千葉大学大学院｜初めての札幌で機械学習｜札幌の長期インターンシップインタビュー

2023年9月6日 18:37

自己紹介・プロフィール

千葉大学大学院融合理工学府数学情報科学専攻情報科学コース
修士1年依田一希 22歳
2023/8/2 〜 2023/8/25（週40時間）札幌オフィスへの出社

大学のオープンキャンパスに参加した際のプログラミング体験に興味を惹かれました。自分が書いたコードがコンピューター上で動作する様子に魅了されました。

その時はちょうど大学受験の時期で、どの学部を選ぶかを検討していました。パソコンを使うのが好きだったこと、将来需要が高まりそうなことから情報系を選択しました。

学部時代はプログラミング（アルゴリズム）とデータサイエンスを中心に学びました。C、Python、JavaScriptといったプログラミング言語を中心に学習しましたが、ウェブアプリケーションの開発よりもデータサイエンス関連の講義が多かったです。

研究においては、主に機械学習を活用した画像処理に取り組んでいます。具体的には、学習データセットに含まれていないデータを識別する「画像の分布外検知」に焦点を当てています。

自然画像を利用しているのですが、雨や霧により画像の性質が変わっても正しく処理をすることを目標としています。

ファッションECサイトを運営に関わるシステムやプロダクトを作っているという事業内容に興味を持ち、応募しました。

自身がファッションECサイトを利用することが多く、その裏側でどのような仕組みが動いているのかに興味を持ちました。

研究室で取り組んでいるスキルや知識を活かしつつ、貢献できることを目指しました。

機械学習チームで活動をしました。このチームはダイアモンドヘッドのプロダクトをより便利にするために機械学習を活用するというコンセプトで活動しています。

AWSのSageMakerを利用しました。通常、機械学習ではGPUが必要ですが手元にGPUがなくても機械学習モデルを訓練できます。

SageMakerで走らせるコード内で読み込むファイル等をアップロードして管理するS3を利用しました。簡単に読み込むことができて使いやすいです。

機械学習モデルのトレーニング用データセットおよびそれを活用するためのCSVファイルを作成しました。

同様に、現行モデルのレギュレーションを整備しました。クライアントによっては必要のない分類については共通化し、新たなカテゴリ分類を追加する作業なども行いました。

また、分布外検知性能の知見を活かし、モデルの解析を行いました。出力結果から、分布外であるかを判断するコードを記述し、スコアを評価することで、現行モデルの解析を行いました。

機械学習はニュースなどで取り上げられ、話題の中心になることが多いですが、プロダクトへ適用する方法に関する知見が確立されているとは言い難い状況です。

プロダクトをより良いものにするために、機械学習をどのように活用していくか試行錯誤する過程は、誰も通っていない未知の領域を切り開く感覚があり、やりがいを感じました。

普段の研究とは異なり、オープンソースのデータではなく、実際のプロダクト内で扱われるリアルな生データを用いる非常に貴重な経験ができました。

カジュアルな雰囲気が漂っていて、自然体で気負わずに働くことができる所が気に入っています。

札幌愛・地元愛を持つ人が多いと感じました。イベントやスポーツも活発で、業務以外でも関わる機会が多かったです。

札幌は活発で賑やかですが、その上で過ごしやすい印象です。後は何と言っても食べ物が美味しかったです。定番ですが、味噌ラーメンや小樽なると屋（鶏の半身揚げ）が最高です。

地下街が凄く発達しているので、一切外に出ずに通勤できるのは魅力的でした。写真は札幌駅にあるビルで撮ったものです。札幌の特徴である真っ直ぐな道を感じることができます。

色々な取り組みに参加し、自身のスキルや能力を試していこうと思います。その中で楽しさややりがいを感じながら、人の役に立つような仕事に就くのが理想的と考えています。

研究や今回のインターンシップで身につけたスキルを使えると、楽しいかもしれません。

チームの管理者や他のインターンシップ生が手厚くサポートしてくれる環境があり、業務的にもやりがいがあります。

ダイアモンドヘッドのプロダクトや雰囲気、文化に興味があるなら、ぜひインターンに参加してほしいと思います。

募集要項や応募選考フローや良くある質問などの情報を長期インターンシップ募集サイトにまとめました。興味をお持ちの方はリンク先をご確認下さいますようお願いします。

以上となります。ご拝読ありがとうございました。

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