2月27日に【サポーターズCoLab勉強会】実務で使う自然言語処理をするがあったので、行ってきました。
まず、自分の認識として、先端のはやり技術とビジネス最前線で使える技術には落差があるのは改めて再認識出来たと感じています。
参考になった部分としては、キーワード索引の重要性だと思います。日本語を形態素分析すると、どうしても助詞や助動詞が形態素数を計測すると上位に来てしまいます。そうなると、形態素から文章の内容を類推する事が難しくなってしまいます。そういった意味では重要な手法だと思いました。
懇親会では、機械学習エンジニアのあるべき姿についての話になりました。機械学習のコンペとしてKaggleが世界的に有名です。
Kaggle: Your Home for Data Science
しかし、Kaggleの上位ランカーと会うと意外な事実があるとの事でした。実は、一部だと思うのですが、用いた手法に関して中身を理解していないという事でした。結局中身を説明出来なければその先に話が発展しないというものでした。近頃、Kaggleの成績を採用の指標として用いている企業があると聞きましたが、このようなデメリットがあることが理解出来ました。
機械学習で用いられる数学は大変高度なものですが、この中身を理解することによってエンジニアとしての中身をより向上出来ると確信した時間でした。
