バックエンドエンジニアをしております togai-r です。

昨今、ディープラーニングが火付け役となり、世の中の機械学習への関心が高まっています。 KLab社内でも機械学習への関心は高く、いくつかのプロジェクトが業務上の課題を機械学習によって解決しています。

今回はそんな機械学習について、入門社内勉強会を開催しました。 勉強会自体は全くの初心者をターゲットに、雰囲気理解して、scikit-learnで簡単な分類タスクをできるところまで解説してみました。

イラストによる解説

勉強会資料を作るにあたって工夫したことの1つとして、なるべくイラストで解説する ということを意識しました。

機械学習では、初心者が勉強する時、 数式ばかりで理解するのが難しい というハードルがあると思っています。 もちろん、数式で理論を説明するのは正確に説明するという点においては非常に優れているのですが、やはり初心者にはハードルになってしまいます。

本勉強会ではなるべくイラストとアニメーションをふんだんにつかうことで、あまり真剣に頭を働かせなくても、イメージで機械学習を理解できるように心がけました。

また、 機械学習によるチートユーザー検出 を題材にすることで、ゲームづくりに感心の高い社内のメンバーがよりスムーズに理解できるように工夫しました。

scikit-learnを使ったサンプルコードと例題

イラストを多く使って解説を行いましたが、やはり実際に手を動かしてみないと、話を聞いているだけではつまらない勉強会になってしまいます。

本勉強会では、scikit-learnを使った簡単な分類タスクのサンプルコードを用意し、githubで共有をおこないました。

サンプルコードは下記のリポジトリにおいています。

garicchi/machine-learning-basic - github.com

サンプルコードはなるべくシンプルに実装し、変数の中身がどうなっているか、今何の処理をしているのかをコメントで解説しました。

また、スライドでコードが実際にデータを処理するフローをイラスト化し、より理解してもらえるように工夫しました。

おわりに

当日は30名ほどのメンバーが参加してくれました。

やはり勉強会というのはどうしても、通常業務の後に行うのでモチベーションが下がってしまいます。 今回はなるべく楽に参加できるように、聴くだけの参加、食事、別作業、飛び入り、ドタキャンOKとし、なるべく参加へのハードルを下げる工夫をしました。

お茶会のような雑談会のような楽な雰囲気の中で、参加者が技術を獲得していける。 そういう勉強会を目指して開催をしましたが反響は良かったように思います。

昨今、在宅勤務が続いており、以前までと同じように軽く会議室に集まって勉強会というのは難しくなりました。 しかしオンライン勉強会は、会場に足を運ぶ必要がないので気軽に勉強会に参加できるというメリットもあるように思います。

オンラインならではの気軽さを利用し、今後も勉強会を続けていこうと思います。