こんにちは！
レッドインパルスのたいちです。
今回は9/9,10に行われた、機械学習ハッカソン「ML_hack!」のイベントの様子をご紹介したいと思います。
「ML_hack!」はその名の通り、機械学習(Machine Learning)に作成プロダクトを限定したハッカソンで、参加者は何かしらの機会学習手段を使って開発を行います。
今回の参加学生は、機械学習未経験という方が多かったので、
イベント前に2回ほど勉強会を開いてからの開催となりました。
みなさん機械学習に不慣れながらも、一生懸命コーディングしていました。
また、単独協賛していただいた株式会社eF-4さまから、優秀なインターン生も来ていただけたので、多文化交流ができてとても刺激的でした。
それではイベントの様子をご覧ください！！
当日の様子
9/9は開発日で、会場は電通大100周年記念ホール。
今年の初めに出来ただけあって、内装はとっても綺麗でした！
お決まりの掛け声で開発スタート、翌日の発表日へ向けたながいなが〜い1日が始まりました。
メンターも常時2-3人待機し、参加学生を技術的にサポートします。
開発は夜中までつづき、、
徹夜明けのヘトヘトの学生は少しの時間でも座って休憩しています。笑
そして発表会場はこちら。最後の力を振り絞った面白いプレゼンを期待します！
発表作品
今回参加してくれたチームは５チーム。
eF-4インターン生チームがエキシビジョン的に発表してくれたので、
計６チームの作品を発表してもらいました。
持ち時間の８分に全てをぶつけてもらいます！
有名人になた〜い
こちらのチームが作成したのは、「インスタ栄えチェッカー」。インスタグラムに投稿しようとしている写真がどれくらい世間に受ける写真なのかを判断してくれるアプリケーションです。
写真の色彩をRGBに分けてから三次元的にクラスタリングを行い、写真の種類をカテゴライズした後、さらにその種類別にアドバイスをするというものでした。
短い時間ながらアルゴリズムの構築まで行っていて、レベルが高かったですね。
レシピ奉行
チームレシピ奉行が発表したのは「レシピ奉行」。そのまんまですね笑
彼らは一人暮らしのためのレシピレコメンドアプリを作ってくれました。
既存のレシピ情報100件以上をそれぞれ機械学習に合うフォーマットにデータに落とし込んでいて手間がかかっていそうでしたが、その分システムの完成度はなかなかでした。
僕も体験しましたが、料理に割ける時間やがっつり食べたいど等、６つほどの質問に答えただけで的確に食べたい料理をレコメンドしてくれました！（ちなみにナスと豚の味噌炒めでした）
Invita
最年少の学部２年生たちで結成されたInvitaが発表してくれたのは「Locus」。
pix2pixという画像色調のテイストを変更してくれるサービスを用いて、部屋の模様替え等の提案をしてくれるアプリケーションを提案してくれました。
他チームが人気者になりたいとか女子にモテたいとかいうファーストモチベーションでアプリ素案を練っていたのに対し、機械学習で見える世界を変えたいんですと訴えてくれたプレゼンが印象に残りました。
チーム星座
チーム星座が発表したのは「星座チェッカー」です。
自分が今見ている星座が12星座の中のどの星座なのかを教えてくれるwebアプリで、UIもしっかり作り込んでいて、かつニューラルネットワークを用いた判別システムも出来のいい作品でした。
他チームが3-4人で開発を行っていましたが、不幸が重なり本チームはなんと２名で開発をすることに！
ですが、人手不足を全く感じさせないプロダクトの出来で、全体の完成度的にはピカ１でした。
db-4
チームdb-4が作ってくれたのは「大学度チェッカー」。
自分の顔がどこの大学”っぽい”かを教えてくれるアプリで、発表段階では読み込んだ顔が明治大学、青山大学、電通大学のいずれかにカテゴライズされるという感じでした。
このチームの魅力は何と言ってもアイデアとプレゼンの面白さ！
もちろんアプリとしてもしっかりしてましたが、そこが際立っていました。
精度は少し曖昧だった（開発期間1.5日なので仕方ない）ので、もう少し教師データ数を増やしてあげれば完璧でした。
eF-4インターン生
そして最後にはeF-4インターン生チームがエキシビジョン的に発表してくれました。
「筆跡判定アプリ」を作成していましたが、さすがインターンで機械学習を学んでいるだけあって、アルゴリズムがしっかりしていましたし、発表でも成果や課題をきっちりと伝えてくれて学会発表のようでしたね。
電通の学生からしても良い刺激になったと思います！
結果発表
作品展示のあと、審査員間で点数を統計し
いよいよ最優秀賞の発表です。
さあ、栄えある最優秀賞は！！！
作品名：インスタ栄えチェッカー
でした！！！
教師あり学習と教師なし学習の両方を使用していたのと、ライブラリやサンプルプログラムに頼るでなく、独自のアルゴリズムを構築していたのが評価ポイントとなりました！
おめでとうございます！！！
まとめ
全チーム無い時間時間を上手く使って、きっちり一つのアウトプットをしてくれました！
機械学習に精通している人がほぼ皆無な状態で、短い開発期間内にこれほどの完成度でプロダクトを
作っちゃう電通大生の底力にはびっくりさせられましたね〜
これを機にみんなが機械学習に対して勉学を進めるきっかけになれば嬉しい限りです。
では！！
最後にみんなでパシャり
