わんこ店内OKのおいしいレストランをみつけよう！
データサイエンティスト育成コース本講座卒業（IT企業）
もし、自分自身でAI技術を自由に使えることができたら
IT企業に勤務しており、業務でAIに関わることが増えてきました。AIの可能性を感じ、自身で直に触れて自由に使えるようになれたら楽しそうだなと考えていたところ知人にデータミックスの「データサイエンティスト育成講座」を紹介されました。
データサイエンスはあくまで「手段」であり、
重要なことは「課題設定」と「問い」だという学び。
プログラミング、統計学、機械学習といったスキルはもちろん重要ですが、あくまで「手段」でしかなく、データサイエンスをビジネスで活用する上で重要なことは「何が課題なのか？」を考える「課題設定力」と「問い」であるということを教わりました。
そのため、ただデータサイエンスのスキルがあるだけではなく、業界や分野のドメイン知識が重要に なってきます。
今回、卒業発表テーマを検討した際、自分自身の身近な課題であれば「ドメイン知識不足で困ることはない」と考えました。そこで私自身が日頃悩んでいることを思い返したところ、ペットと一緒のドライ ブの行き先を考えている時、毎回口コミを読みながら、比較し、多くの時間を費やしていることを 思い出し、「わんこ店内OKのおいしいレストランをみつけよう！」というテーマを思いつきました。
データ分析プロジェクトを一気通貫でこなす
卒業発表では、自然言語処理モデルのBERTを利用しました。課題の設定に始まり、課題解決のためのデータの収集と前処理、モデルの構築と精度検証、これらを一気通貫で、しかも一人でこなすことでBERTを実世界の課題解決にどのように役立てていけばよいか、明確なイメージを持つことができました。
また、一見AI（人工知能）で解決できそうな課題であったとしても、「データは集まるのか？」「収集したデータに期待した情報が揃っているか？」「モデルは実用に耐えうる精度か出せるか？」など様々なハードルがあります。
今回の卒業発表では、これらのハードルに直面し、試行錯誤しながら一つ一つ取り組み、解決できたことに大きな達成感を感じています。
今後、同様の課題解決に取り組む際は、事前にハードルがイメージすることができ、それら課題を解決できるものなのかあたりがつくようになったことが、卒業発表の取り組みを通じて身についたのも大きな学びでした。
共に学び、議論し、助け合う仲間がいたおかげで、
「学ぶことの楽しさ」を感じることができました。
「データサイエンティスト育成講座」を受講する前は、データサイエンティストになるために具体的に何をすればよいのか漠然としか把握できていませんでした。
しかし、実際に学び始めてみると、R や Python、統計など、手応えを掴みながら進めていく中で、徐々に明確なイメージが形成され、ベーシックステップが終わる頃には、学んだ要素のひとつひとつの点が繋がっていき、全体像が見えてくる感覚が芽生えました。
さらにアドバンスステップに進むと、ディープラーニングや自然言語処理などの高度なテーマに挑戦し、実際に手を動かすことで、「ディープラーニングの”ディープ”の意味は何か？」など、これまで曖昧だった知識の深化を実感しました。
AIの世界は奥深く、学ぶべきことはまだまだたくさんありますが、この7ヶ月間の学びを通じて、AIの特性や向き不向きなどについて理解を深めると同時に、今後、自身の興味を探求するために何を学べばいいか、学習の方向性を見つけることもできました。
7ヶ月間の学習期間を通して、基礎から理論の細かな部分、そしてデータ分析プロジェクトの進め方に至るまで、講師の皆様から的確かつ丁寧なアドバイスを受け、学習の過程が楽しく充実したものとなりました。
また、受講生の皆さんと共に議論し合ったり、協力し合ったりする中で、学ぶことの喜びを再認識できたことは非常に嬉しい経験でした。
本当にありがとうございました。
