CDLEハッカソンとは
CDLEハッカソン2022はG検定/E資格合格者が実際のデータを用いてモデル構築などを経験できる場です。
HEROZを含む5社がAI技術指導などのメンタリングとして参加しました。（1チームにつき1名のメンター）
メンターとは
- 基本的には参加者の技術的なお手伝い
- 参加者の質問に参考となるキーワードや論文を答える
- コードを書くなど直接的なアドバイスはしない
CDLEハッカソン2022の課題について
HEROZチームについて
- チームの構成
- 全員で6人構成、ビジネス側とエンジニア側が等分
- 事前に経歴などを資料として渡され、チームを組むことがメンターの仕事
- 課題についての取り組み方
- 初日の様子
- 課題をもらった直後の写真
- どう手を付けてよいか悩んでいる
- テーマも幅広く解釈できる
- データ量も膨大で見るだけでも大変
- 後半はチーム内で自己紹介
- 最後に現状のアイディアを全チーム発表
- 具体的なアイディアを出したチームはなし
- 人流データを深堀すると面白そうという意見が多かった
- 課題をもらった直後の写真
- その後の取り組み
- 週一のペースでMTG
- 最終日には実際にメンバーが集まって深夜まで作業
- 初日の様子
成果物について
- 概要
- ユーザーの関心、目的、属性、時間帯に対応した行き先を提案する
- 人流データには年齢、性別、時間、目的(食事やアウトドアなど)、移動先の緯度経度情報がある。
- それを利用して目的に合った場所をレコメンドするシステムを構築
- レコメンドした場所をgoogle mapで表示
メンターとしての振り返り,感想
- 開発前の仕事
- 参加者の選択
- 候補者の保有資格(E,G検定)、や一日にかけられる時間、githubのリポジトリや意気込みなどを読んで選定。
- 候補者の数が多く、全員が参加させられないのがもったいない。
- 参加者の選択
- 開発期間中のサポート
- 週一のMTGに参加
- 参加者の都合で土曜の21:00から
- ファシリテーターのつもり
- 最終日に実際に会って作業の追い込み
- プログラムの作業指示
- 発表スライド修正
- 週一のMTGに参加
- メンターとしてはどこまで口を出すかはかなり悩む
- 提出日は形にするために流石に具体的な指示を出した
- ほかのチームのメンターの方も匙加減で迷っていた
- 感想
- どのチームも結果の出力に力を入れていた。
- 実験結果をただ張り付けるのではなく、WEB上で動かせたり、アプリ形式にしたりと見た目にもわかりやすくしていた。
- 作業時間をとれるかが重要
- HEROZチームではモデル作成の大部分の作業してくれたのは一人の大学生の参加者
- ほかのチームを見ても毎日数時間かけてた人が多数
- どのチームも結果の出力に力を入れていた。