Cuộc thi khoa học dữ liệu MUFG là gì
Cạnh tranh về độ chính xác của mô hình học máy Python cho các vấn đề kinh doanh
Trong nửa đầu của cuộc thi khoa học dữ liệu, mỗi người tham gia đã tham gia một chương trình học trực tuyến do AVILEN, Inc cung cấp và thu được kiến thức cơ bản cần thiết để giải quyết các thử thách Người mới bắt đầu học những kiến thức cơ bản về phân tích dữ liệu, còn học sinh trung cấp và cao cấp được học các kỹ năng sử dụng dữ liệu, học máy nâng cao và kỹ năng triển khai mô hình Python Sau đó, một cuộc thi đã được tổ chức để kiểm tra tính chính xác của học máy (AI) và khoa học dữ liệu đối với một vấn đề kinh doanh nhất địnhCác thí sinh theo dõi bảng xếp hạng điểm số được cập nhật liên tục và chăm chỉ luyện tập đồng thời nhận thức được đối thủ của mình, điều này càng khiến họ phấn khích hơn lần trước
Người mới bắt đầu Vị trí số 1: Kota Katagiri, Ngân hàng nhận định soi kèo bóng đá hôm nay, Phòng Sản phẩm Giải pháp
"Khám phá khả năng sử dụng khoa học dữ liệu trong lĩnh vực M&A"
—Vui lòng cho chúng tôi biết lý do bạn tham gia
Tôi thường là trưởng nhóm LBO trong Nhóm Tài chính M&A Đây là hoạt động cung cấp tài chính khi quỹ mua lại một công ty Do đó, mặc dù không có mối quan hệ trực tiếp giữa công việc hàng ngày của tôi và khoa học/lập trình dữ liệu, nhưng tôi tham gia vì tôi nghĩ điều quan trọng là phải hiểu các lĩnh vực xung quanh tài chính
—Vui lòng cho chúng tôi biết bạn đã cố gắng làm gì trong cuộc thi
Cuộc thi này có tài liệu học trực tuyến nên ngay cả những người mới bắt đầu cũng có thể tham gia nên việc bắt đầu có vẻ dễ dàng Tôi cũng là người mới bắt đầu hoàn toàn, nhưng tôi đã có thời gian để nghiên cứu tài liệu một cách đều đặn trong khi làm công việc bình thường của mình Tôi cũng tin rằng tôi có thể đạt được kết quả này không chỉ bằng cách sử dụng tài liệu học tập mà còn tự mình thu thập thông tin trên web và lặp lại thử và sai mặc dù tôi chỉ là người mới bắt đầu
—Vui lòng cho chúng tôi biết bạn gặp khó khăn hoặc gặp khó khăn gì trong suốt cuộc thi
Có những "điểm giúp tăng độ chính xác" nằm rải rác trong bài tập và tôi gặp một số khó khăn khi tìm chúng Một trong những đặc điểm của Python là nó có thư viện rất phong phú nên bạn có thể làm được đến một mức độ nhất định ngay cả khi chưa hiểu hết nội dung Mặt khác, để nâng cao độ chính xác hơn nữa, cần phải nỗ lực tìm hiểu kỹ nội dung
(Ngân hàng nhận định soi kèo bóng đá hôm nay, Phòng Sản phẩm Giải pháp, Kota Katagiri)
—Hãy cho chúng tôi biết kết quả đạt được qua cuộc thi
Từ góc độ kỹ thuật, tôi nghĩ mình đã có thể học được các kỹ năng lập trình cơ bản Một thành tựu tuyệt vời khác là tôi có thể trải nghiệm rằng ngoài các khía cạnh kỹ thuật, việc giải thích ngữ nghĩa và kinh doanh của các giá trị số của một phần tử nhất định có thể có tác động lớn đến kết quả
—Bạn muốn sử dụng các kết quả trên như thế nào trong tương lai
Tôi muốn tự mình tiếp tục học những kỹ thuật nâng cao hơn Từ góc độ kinh doanh, tôi muốn nghĩ về cách sử dụng khoa học dữ liệu trong lĩnh vực M&A Khoa học dữ liệu có những ưu và nhược điểm và tôi nghĩ sẽ chính xác hơn nếu sử dụng nó trong các phần của quy trình M&A thay vì trong toàn bộ quy trình M&A vốn mang tính cá nhân hóa cao Vì vậy, tôi muốn khám phá những lĩnh vực có khả năng mở rộng kinh doanh đồng thời trau dồi khả năng đánh giá điều gì phù hợp với mình và điều gì không
Trung cấp/Nâng cao Vị trí thứ nhất: Taro Sawaki Thiết kế kỹ thuật số Nhật Bản M-AISTrung cấp/Cao cấp Hạng 2: Shunji Yamauchi nhận định soi kèo bóng đá hôm nay Phòng Sản xuất Kỹ thuật số Công nghệ Thông tin
“Hướng tới trạng thái mà mọi người trong nhóm đều có thể phân tích và sử dụng dữ liệu”
—Vui lòng cho chúng tôi biết lý do bạn tham gia
Sawaki: Tôi thường quản lý việc phát triển AI tại M-AIS của Japan Digital Design (*) Vì vị trí của mình, tôi có sứ mệnh thành lập cộng đồng nhà khoa học dữ liệu cho Tập đoàn MUFG và tôi tham gia vì muốn biết loại nhà khoa học dữ liệu nào được tuyển dụng trong MUFG Ngoài ra, kể từ khi tôi bắt đầu làm công việc quản lý, cơ hội thực hiện công việc thực hành như viết mã của tôi đã giảm đi đáng kể Tôi cũng muốn đảm bảo rằng mình không mất đi cảm giác về lĩnh vực này*M-AIS (MUFG AI Studio)Một tổ chức được thành lập vào tháng 4 năm 2018 thuộc Bộ phận Thiết kế Kỹ thuật số Nhật Bản, đảm nhiệm mọi việc từ nghiên cứu và phát triển đến ứng dụng thực tế công nghệ AI
Yamauchi: Tôi là quản lý trực tiếp của bộ phận phụ trách AI và phát triển hệ thống tại Phòng Sản xuất Kỹ thuật số của Công ty Công nghệ Thông tin nhận định soi kèo bóng đá hôm nay Tôi cũng làm việc tại Phòng Kế hoạch Hệ thống tại Ngân hàng nhận định soi kèo bóng đá hôm nay, nơi tôi phân tích dữ liệu với tư cách là thành viên của Phòng thí nghiệm AI MUFG (*) Tôi quyết định tham gia vì tôi muốn tăng số lượng người tham gia phân tích dữ liệu và tôi nghĩ sẽ thật tuyệt nếu chúng ta có thể cùng nhau tham gia và làm cho cuộc thi trở nên sôi động hơn Ngoài ra, vì những người tôi thực sự làm việc cùng đều tham gia nên tôi thực sự muốn được tương tác với họ*Phòng thí nghiệm AI của MUFGNhóm dự án hợp tác của Phòng Kế hoạch Dịch vụ Kỹ thuật số MUFG và Phòng Kế hoạch Hệ thống có nhiệm vụ giám sát và thúc đẩy việc sử dụng công nghệ AI của MUFG
Sawaki: Thực ra trước đây tôi đã nói chuyện trực tuyến với anh Yamauchi nhưng thông qua cuộc thi này, tôi đã có thể thực sự biết đến anh ấy
Yamauchi: Đúng vậy Theo nghĩa đó, tôi nghĩ điều tốt về các cuộc thi là bạn có thể tạo ra sự kết nối
—Có sự khác biệt nào giữa công việc thường ngày của bạn và bài tập thi đấu không?
Sawaki: Ấn tượng của tôi là nó khá khác biệt Khi tăng độ chính xác của một mô hình, ý tưởng cơ bản là độ chính xác ban đầu được cải thiện nhanh chóng, sau đó khi các con số được cải thiện, sự cải thiện đạt đến mức ổn định Trong thực tế, thay vì tăng độ chính xác của một mô hình từ 90,0% lên 90,1% vốn đòi hỏi nhiều nỗ lực, ưu tiên hàng đầu là thử triển khai nó ở mức 90,0% và sau đó tìm hiểu các vấn đề khác nhau phát sinh Trong một cuộc thi, trọng lượng được đảo ngược Mọi người đều có thể cải thiện độ chính xác ban đầu nên điều đó không tạo ra nhiều khác biệt và chúng ta cần dành thời gian và công sức để tìm ra cách cải thiện 0,1% cuối cùng
Yamauchi: Tôi cũng nghĩ sự khác biệt về phạm vi là một điểm lớn Trong các cuộc thi, dữ liệu, chỉ số và vấn đề cần giải quyết đều được chỉ định cụ thể và trọng tâm là nâng cao độ chính xác Trong trường hợp công việc thực tế, bước đầu tiên là thu thập thông tin về vấn đề cần giải quyết và dữ liệu nào cần thiết để giải quyết vấn đề đó Tôi cũng nghĩ rằng phạm vi công việc thực tế rộng hơn, vì nó không chỉ là một dự đoán đã hoàn thành mà còn là một thiết kế bao gồm cả cách sử dụng nó trong kinh doanh
(Thiết kế kỹ thuật số Nhật Bản M-AIS Taro Sawaki)
—Hãy cho chúng tôi biết về những khó khăn đặc biệt của cuộc thi
Yamauchi: Trong công việc hàng ngày, tôi làm việc với kiến thức về lĩnh vực này, nhưng trong một cuộc thi, tôi phải đối mặt với một lĩnh vực mà tôi hoàn toàn không biết gì, điều đó thật khó khăn
Sawaki: Vâng Chủ đề lần này dễ thực hiện nên tôi không gặp quá nhiều khó khăn nhưng lại không có kiến thức gì về một số lĩnh vực nên đó là một thử thách
—Vui lòng cho chúng tôi biết động lực nào khiến bạn tham gia cuộc thi
Yamauchi: Ngoài công việc thường ngày, tôi còn phải làm việc vào sáng sớm, tối muộn và cuối tuần Tuy nhiên, có rất nhiều người tôi biết trong số những người tham gia và nhìn thấy họ xếp hạng cao trong bảng xếp hạng khiến tôi cảm thấy mình cũng phải cố gắng hết sức
Sawaki: Chắc chắn có những cái tên quen thuộc đứng đầu
Yamauchi: Một điều khác thúc đẩy tôi là việc tôi có thể thử những thứ khác nhau và thử nghiệm như thể đó là một cuộc thi Thật khó để “thử mọi thứ” trong bối cảnh thực tế, nhưng trong một cuộc thi, tôi đã thử những phương pháp mà bình thường tôi không làm và tôi cảm thấy may mắn nếu tìm được thứ gì đó mà tôi có thể sử dụng trong công việc thực tế của mình
(Toshishi Yamauchi, Phòng sản xuất kỹ thuật số công nghệ thông tin nhận định soi kèo bóng đá hôm nay)
—Vui lòng cho chúng tôi biết bạn đã làm gì để giải quyết khó khăn mà bạn cảm thấy trong cuộc thi
Sawaki: Tôi cảm thấy việc thiết kế cho cuộc thi từ trình độ trung cấp đến cao cấp rất khó, đặc biệt thách thức là dự đoán giá cơ sở lưu trú Thách thức là tạo ra một mô hình có thể đưa ra những dự đoán chính xác nhất có thể bằng cách sử dụng một lượng nhỏ dữ liệu
Yamauchi: Tôi cũng gặp khó khăn ở chỗ đó Dữ liệu được sử dụng cho việc học và dữ liệu được sử dụng để kiểm tra khá khác nhau, do đó, việc học đơn thuần sẽ không hiệu quả, vì vậy chúng tôi đã nghĩ ra cách thu hẹp sự khác biệt Tôi nghĩ sẽ rất hữu ích nếu dành thời gian xem xét dữ liệu một cách cẩn thận
—Bạn muốn đóng góp như thế nào cho hoạt động quản lý dựa trên dữ liệu của MUFG?
Yamauchi: Một trong những điểm mạnh của MUFG là nó chứa một lượng lớn dữ liệu Tuy nhiên, tôi tin rằng chỉ có dữ liệu là vô nghĩa; điều quan trọng là làm thế nào để sử dụng nó Các nhà khoa học dữ liệu là trung tâm của vấn đề này và tôi tin rằng cách chúng tôi sử dụng dữ liệu sẽ trở thành thế mạnh của MUFG trong tương lai, vì vậy tôi nghĩ điều quan trọng là phải cải thiện hơn nữa các kỹ năng cá nhân của họNgoài ra, ý nghĩa của các cuộc thi là chúng mở rộng phạm vi công việc Tôi nghĩ rằng việc chỉ một người có thể phân tích dữ liệu sẽ chẳng ích gì và nó chỉ có thể được gọi là quản lý dựa trên dữ liệu nếu mọi người đều có thể phân tích và sử dụng dữ liệu như một điều tất nhiên Cuộc thi là một cơ hội tuyệt vời để làm điều đó, vì vậy tôi sẽ rất vui nếu có nhiều người quan tâm hơn
Sawaki: Tôi đồng ý Việc sử dụng dữ liệu sẽ chẳng ích gì nếu chúng ta là những người duy nhất sử dụng dữ liệu đó và điều quan trọng là mọi người, bao gồm cả ban quản lý, những người thường không tham gia vào phân tích dữ liệu hoặc khoa học dữ liệu, cũng phải nhận thức được rằng họ có thể xem và sử dụng dữ liệu Tôi hy vọng rằng thông qua cuộc thi, nhiều người có thể tìm hiểu về niềm vui của việc phân tích dữ liệu và AI
