HR Tech x 機械学習 x AWS(Machine Learning)活用事例紹介 に参加してきました。
以下自分用のメモです。
概要
AWS Machine Learningを使用した機械学習を中心としたAIの導入事例を紹介
- 日時: 2017/03/13(木)19:30〜
- 場所: 株式会社ビズリーチ
HRMOSでのAI導入事例紹介
仲田大記 氏 (ビズリーチ HRMOS事業部)
- HR領域のSaaS
HRMOS
の紹介- 人工知能×ビッグデータでの企業戦略
- 人事データベースを中心に採用管理や勤怠管理、評価管理,,,etc
- Deep Learningで人事領域の作業を効率化
- ビズリーチがHR Techをやる強み
- 人材サービスを展開していく中で得た知見
- 大量の採用データを持っている
- 機械学習の技術をどのように導入、活用しているか
- 応募書類評価予測を作った理由
- 声かけ1000人 ⇒ 面接設定85人 ⇒ 採用10人
- 大量の応募情報を見る必要がある。面接、面談の属人化しがち
- 書類選考の一次振り分け(優先順位付け)で利用される
- 実装方法
- python
- R
- scikit-learn
- 使った技術・手法
- 自然言語処理
- 決定木
- SVM
- 多項ロジスティック回帰
- はじめにやること
- 統計解析などの数学的アプローチをとり、優位性があるかないかを確認する
- 決定木のモデルを作ってみて、どこのどんなキーワードまたは数値が書類選考の結果に強い影響を持つか調べる
- どうやってやっているか
- elasticsearchを使ってデータを形態素解析する
- 応募書類評価予測を作った理由
- AWS Machine Learning
- DataSource, Model, Evaluation, Batch Prediction
- Amazonは、cross-validationを提供してくれてはいない
学習データをシャッフルすることで疑似的なcross-validationを実現できる - 精度が高くないときは、パス数の設定と正則化。パス数の設定が結構効く