Aisa MSP Summit 2018に参加してきた【1日目】
こんにちは、 MSP Japan 名古屋地域チームの土井です。
今回は 2018/6/26 から 6/30 まで開催されていた Asia MSP Summit 2018 に参加してきたので、今回はその中から 6/27 について紹介します。6/26 は到着とディナーのみだったので、6/27 がイベントの1日目となります。
MSP Highlights
MSP Highlights では各国のMSPたちが自国でどんな活動をしているかについて発表を行いました。日本からは筑波大学チームの栗本さんが発表をしてくれました。日本のMSPのハイライトはなんといってもイベントの数の多さ。 残念ながら総数ではインドより少なかったのですが、インドには400人以上のMSPがいるそうなので、MSP1人あたりのイベント数は日本のほうが多いです。（もちろん総数が増えるのも大切！）
イベント情報は connpass *1 や Twitter で随時配信しているので、ぜひチェックしてみてください。
*1 https://mspjp.connpass.com/
How will AI change our tomorrow
つづいては人工生命がいかにわたしたちの生活を変えていくのかというテーマについてです。AI という言葉がブームになり、技術者以外にも知れ渡ってきたのはつい最近ですが、AI の歴史は古く、AI という言葉が生まれたのはなんと1950年代です。
Microsoft でも AI は1999年には Hotmail でメールのフィルタリングを行うために使われていました。
Hour of AI Workshop
午後からは AI Workshop を行いました。1つの机に5人程度のグループを作り、共有された資料を読んだり、相談しながら、Azure ML*2 を使用して基本的な機械学習を行いました。
問題はデータ分析のコンペティションのサイトである kaggle *3 上の House Prices: Advanced Regression Techniques *4 を使用しました。筆者は機械学習初心者で、kaggle も Azure ML も初めての使用だったのですが、Azure ML を使用すれば環境構築が無く、コードを書くことも少なく、ドラックアンドドロップでほとんどの作業をすることができ、機械学習に対して感じていた高い壁を壊すことができました。
*2 https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/machine-learning-studio/
*4 https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques
以下のスクリーンショットの画像はこの日のワークショップを終えたあとのわたしのモデルです。今回の問題の目的は、家に関するさまざまなデータから家の販売価格を予測することです。販売価格を予想するモデルを構築するために、このようなことを行いました。
- データセットを Kaggle のサイトからダウンロードし、Azure ML にアップロードする
- データセットをトレーニング用とテスト用に分ける
- Boosted Decision Tree Regression モジュールを使用してモデルを構築する
- テストデータを予測する
- モデルを評価し、改善する
この中で1番難しかったところはモデルを評価し、改善するフェーズです。機械学習経験者に「どうやって改善すれば良いのか」と聞いてみたところ、モデルの改善は職人技で、経験と勘が必要であるそうです。わたしも試行錯誤してたのですが、どのように改善すれば良いのかはさっぱりわかりませんでした。
Cultural Night & Entertainment
そして夜は Cultural Night。美味しいごはんを食べながら、各国のMSPたちと談笑したり、一芸を披露したりしました。
Night Market after Event
イベント後はインドとスリランカのMSPの人たちと台湾のナイトマーケットに行きました。かき氷が美味しくて可愛くてお気に入りです。
