本記事は,インターンシップ体験記のNRI<3日目編>になります。その他の記事は,「【まとめページ】インターン体験記目次」をご覧ください。
1日の流れ
インターン3日目の流れは,以下の通りでした。
●個人ワーク
ーサーベイ
ービジネスへの応用
ー簡単な実装
●先輩社員と昼食
●午前のつづき
3日目午前中は,2日目サーベイの続きでした。自分の立てたマイルストーンに沿ってサーベイを進めていきます。2日目で必要なサーベイはほとんど終わっていたため,午前中の終わりと午後はビジネスへの応用に関して思考を凝らしました。
サーベイ
2日目に調べきれていなかった点を調べました。特に,モデルの評価の点に関してはひと工夫が必要でした。というのも,機械学習分野のアカデミックな評価はある程度の指標やベンチマークが設定されていますが,今回の場合は自分が設定した文脈に沿った指標が必要となるのです。
もちろん,学習したモデルという観点では,データを交差分割法等を利用して,学習用データとテスト用データに分けることで評価を行うことができます。しかし,それらはモデルが「正しく」学習されているかという一定の指標にはなるものの,ビジネスのシーンで本当に活用できるのかといえば,話はまた別です。
最終日のプレゼンでは,学習したモデルを実際に適用した場合,何がどのように嬉しくなるのかという点を,機械学習に詳しくない方でも分かりやすいように説明するスキルが求められます。
ビジネスへの応用
部署が掲げるミッションから,トップダウン的に今回焦点を当てる側面を決定しました。最上位課題の,ある側面を対策できるようなソリューションを提供したいと思っています。本当に難しいところなのですが,私自身ビジネスをかじったことがないため,今回想定するビジネスシーンでどのようなニーズがあるのかの想像がつきませんでした。
メンターの方とも相談を重ねながら,自分なりのストーリーを組み立てていくことになりました。飛躍した仮定は最小限にし,現実味のあるタスクに対してLTRが解決しうる側面を探りました。
簡単な実装
ここら辺のライブラリを利用しながら,自分がセットした簡単なデータに実装を試みました。しかし,なぜか「svm_rank_learn」のコマンドが認識されず,エラーを吐いてしまいました。半日エラーと格闘していましたが,改善せず。止むを得ず,3日目が終了しました。
社員の方々との昼食
女性社員の方から,かなり有意義なお話を伺えました。休暇を取りやすくなったのは本当にここ数年のこと,それもNRI自体が社会の風潮に敏感だという性質からきていること,AE・TEという区分からNRIの組織図の見方を教えていただいたこと,部署間の連携や特有の雰囲気を教えていただいたこと,などなど。かなりディープな内容もお聞きできました。
MBA取得のプログラムや語学学習,データ分析の勉強会などの投資は惜しまずしてくれるらしいです。魅力的すぎます。
ひとこと
社内のセキュリティ関係から,簡単に外部サーバにアクセスできないような仕様になっていました。そのため,環境構築等も一苦労しました。一方で,ネットワーク周りの知識や経験も少し積めたかなという印象があります。エラーと闘えば闘うほど力はついていきますが,疲弊していきます。スライド作りを息抜きにして,明日からも邁進していきます。
本音を言えば,もう少し大勢の同期や先輩社員の方々と触れ合いながらお仕事をしてみたかったです。