コラビットの川原です。(写真の天然パのおっさんが僕です)

コラビットでは機械学習を学ぶ定期勉強会を開催しています。

元々は推定エンジンのチーム内でより理解を深めて業務に生かす目的で始めていました。

しかし、技術以外のメンバーも含めて実施することに決まり、今回はその第1回のレポート内容を紹介します。

どんなことを学んでいるか？

第１回では下記の内容を勉強しました。

• 機械学習における概要・歴史
• D次元入力モデルについての説明

今回は機械学習のなかでも初歩的な内容です。

勉強会資料はこちら

そんなに手間かけてないので細部つっこまれると辛いw

こんなノリで勉強しています。

勉強会の風景

こんなノリで勉強しています。

谷口さん(弊社の超優秀な不動産のプロ)の具体的な質問に、あたふたして答える筆者。

頭が良い人のまえで説明するのは本当に緊張ですw

筆者がコスト関数の微分式の導き方について説明しています。後ろで聞いているのは、もうすぐ入社3ヶ月目のバックエンドエンジニアの前田くん。

前田くんは入社からまだ間もないにも関わらずバックエンドの重要な部分を担当してくれている一方、未経験の機械学習の案件にも絡んでくれているチャレンジャーです。

第２回以降は・・・

曲線のフィッテングと過学習の予防方法について学びを深める予定です。

気になった方

コラビットでは一緒に働くメンバーを募集しています。

勉強会だけにでも参加したい!と思う方気軽に連絡ください?