【柔らかな雰囲気で自己表現を】【24卒】ＡＬＢＥＲＴのデータサイエンティストの1次面接詳細 体験記No.40404（九州工業大学大学院/男性）（2023/2/20公開）

メールにTeamsのリングが貼られて送られてくるので5分前に入って待機。終わったら退室。

口頭試問があるのである程度対策をしたほうがいい。スキルチェックシートに自分が書いた内容を中心にその内容と改善内容などを抑えればOK

物腰は柔らかく、質問も丁寧であった。口頭試問があるがそれにこたえても正解か不正解化は言わず、他に言いたいことはありますか？と聞いてきて、自分の考えを言語化できるかどうかの勝負。

なし

なし

面接前に提出したスキルチェックシートに関する口頭試問がある。最初に聞かれたのは過学習とは、その対策。

自分で考えを言語化する必要がある。ここまでうまく話せてはいないが大体の内容を伝えることができれば大丈夫だと思われる。また、質問内容はおそらくスキルチェックシートに合わせた内容。
過学習とは教師データにモデルが過剰に適合した状態のことで、英語でオーバーフィッティング。教師データに対しては高い精度だが、テストデータに対しては精度は出ない。対策としてはパラメーターの絶対値を小さくするために正則化項を追加してL2正則化などを行う方法がある。他にはベイズモデルを利用する方法もあるが、本質的に両者は変わらない。

ここで、正則化項を用いる手法について具体的な名前を知っているかと聞かれ、

ラッソ回帰やとリッジ回帰は手元で実装したことがあると答えた。

機械学習の損失関数で最小二乗誤差をよく用いるがなぜ二乗を使う？

この質問は正直あまりちゃんとした回答ができなかった。
面接時には二乗だと誤差が大きいものは大きくなって、小さいものは小さくなるとか、マイナスが消えてうれしいとか言ったがこれらは本質的ではない。
結局のところ、二乗だと微分して極小値を求めるだけで損失が最小の点が見つかるというのが答えだが、答えが分からなくても何か答えることは大事だと思う。
聞かれた質問のうち3問くらいはあまりわからなくてその場で頭を働かせて自分の考えを言ったが、面接官からしても全部知っていればそれはそれでいいのかもしれないが、わからないことに対してどのような態度を見せるのかも見ているのではないかと思う。
一応、わからなかったら終わった後調べてみますとか、今まで気にしてなかったけどなんでだろうと疑問に思いましたとか、勉強することに積極的なイメージを持たせるようにアピールすることもできると思う。