HR Tech x 機械学習 x AWS(Machine Learning)活用事例紹介に行ってきた

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
• 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

---

関連エントリ