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AINOW編集部のくぼちです。
今回はオイシックスさんの機械学習勉強会にお邪魔してきました。
オイシックスさんといえば、技術的なチャレンジにも寛容でエンジニアにとって最高の評判との噂が方々から聞きますよね！最近はデータサイエンス領域にも力を注ぎ始めたとのこと！
このイベントは、
・機械学習に関する知識を全般的に身に付けたい
・機械学習仲間と繋がりたい
と思っている人のために作りました。 初学者の方も、ベテランの方も大歓迎！他社の取り組みや、やってみてうまくいったこと、失敗したことなど、情報交換の場になればと思います。
https://oi-study.connpass.com/event/48753/
ちなみに、connpassの募集ページを見てみると…
なんか登壇者の皆さんイングリッシュネームがついてる…。
かっこいい…。僕もつけたくなりました。
それでは、レポートです。
目次
「レビューのネガポジ RandomForest vs LSTM」
MAX鈴木さん（オイシックス株式会社）
お客さまの声をそのまま届ける「レビュー」ですが、やっぱり良さげなレビューを目立たせたい訳です。そんな中、よくあるのはレビューの点数順に並び替えるんですが、レビューが満点でも実はネガティブなレビューもあったり…。
そこで、MAXな鈴木さんは「ネガポジ判定器」を作りました。
手法はおなじみの「Random Forest」と、「せっかくならディープしたい！」ということで「LSTM」の二つを試してみたというお話です。
データの前処理も丁寧にご説明。こういう話、なかなか聞けない！ありがたい！
「異常値検知をしてる話（仮）」
川崎さん（株式会社ファンコミュニケーションズ）
鬱陶しい広告をいかに鬱陶しくさせないかを日々研究しているという川崎さん。
元々は気象会社にいて、趣味は天気予報。明日は寒いよ！と予言。実際に、本当に寒かったです。
社内のデータを可視化していたら、折れ線グラフがガクッと下がっている箇所を発見。不思議に思って同僚に尋ねてみると、異常検知に関する課題を発見。そこで、普段は成果が出るまで時間がかかる研究分野にいらっしゃる川崎さんがかっこいい手法でノリと勢いで異常検知にチャレンジされた経験談を語ります。
トピックモデルでテキストをクラスタリングしてみた
SAM鶴田さん（カラビナテクノロジー株式会社）
普段から会社で「サム」と呼ばれているらしい鶴田さん。前職はなんと消防士とのこと。
ニュース記事をいい感じに自動でカテゴライズしたいと思って、トピックモデルにチャレンジ。
「LDAの幾何学的解釈」のスライドが概念をつかむのに、わかりやすい！
インパクトのあるデータ分析をするための鬼十則
普川さん（オイシックス株式会社）
イングリッシュネームのない普川さん。社内でデータ分析チームをつくって1年が経ったとのこと。
そこで、ビジネスでの試行錯誤から得た教訓を「鬼十則」を生々しい経験談とともに教えてくれました。
タイトルに「十則」とありますが、今回は時間の関係で「四則」です。
葉物野菜を見極めたい！by Keras
LEE川上さん（カラビナテクノロジー株式会社）
「オイシックスさんでの発表だから、野菜かな…？」ということで、葉物野菜の分類にチャレンジされたLEE川上さん。
Kerasを使って「キャベツ」「白菜」「レタス」を分類します。TensorFlowとChainerも使って比較。
（ぼくもLEE川上さんみたいに、相手や状況に合わせて気を利かせるようになりたい…）
懇親会も盛り上がりました…！
お酒のほかに、オイシックスさん野菜ジュースもふるまわれました！
この素敵なイベントを主催したオイシックスさん、求人募集中とのことです。
執筆者：DATAくぼち
