新卒採用エンジニア向けに機械学習研修を開催しました
こんにちは、マネーフォワードCTO室AI推進部の森です。簡単に自己紹介させていただくと、2022年3月にジョインしたばかりの機械学習エンジニアで、Kaggle Competitions Master(金1, 銀2)です。
今回のnoteでは4月28日に実施した新卒採用エンジニア向けの機械学習研修についてご紹介したいと思います。
テキスト
演習課題
https://github.com/moneyforward/mltraining
マネーフォワードはAIによるバックオフィス業務の自動化・自律化(Autonomous Backoffice)を目指しており、機械学習はそのための重要なテクノロジーです。今回の研修では、そのような未来の実現に向け、マネーフォワードに在籍するエンジニア一人一人が機械学習とは何かを理解し、ユーザーの皆様の課題を解決する手段として機械学習を一つの選択肢にできる状態にすることを目標に開催されました。
研修の内容は以下の通りです。
<午前>
1. なぜ機械学習か?
2. 機械学習の基礎
<午後>
3. 実践
3-1. ビジネス理解
3-2. データ理解
3-3. データ準備
3-4. モデル作成
3-5. 評価
3-6. 共有・展開
4. 発展
午前のパートでは機械学習というものがなぜ今注目されているのかを理解し、機械学習の基礎的な内容を習得します。そして、午後のパートではCRISP-DMのプロセスに沿って機械学習のプロジェクトの進め方と各プロセスで頭に入れておくべき事項を把握し、演習課題に取り組むという形式で実施しました。
受講者のおよそ75%は大学時代に機械学習の経験があり、中にはKaggleに参加した事がある人もいました。一方で約25%は機械学習の経験がないメンバーでした。研修自体は機械学習の経験がない人でも理解できるように、基礎的な内容から説明しつつ、機械学習経験のある人にも楽しめるように、実践的なノウハウや私自身の経験談を交えて説明を行いました。
丸1日という長丁場でしたが、受講者のみなさんは楽しく研修に参加することができたようです。受講者からもらったフィードバックをいくつかご紹介します。
今回は新卒採用のメンバーに向けて研修を開催しましたが、マネーフォワードに既に在籍しているメンバーの中にも機械学習を勉強したい、スキルを身につけたいと考えている意欲的な人が多数いるようです。今後今回の内容をブラッシュアップし、既存社員に向けても研修を開催していこうと考えています。
また、このnoteをご覧の皆様もぜひ今回公開したテキストや演習課題をご活用ください。そして、もしよろしければTwitter @marisakamozz までフィードバックをいただけると嬉しいです。
この5月末で新卒採用エンジニアの集合研修は終わり、彼らはいよいよ各部署に羽ばたいていきます。近い将来、彼らとともに機械学習を使った新しいサービスを開発し、世の中に提供できる日が来ることでしょう。今からその日が来るのを楽しみにしています。
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