ＭＩＸＩのインターンシップの面接・最終面接の質問と回答一覧（全6件）

私の研究内容はオンライン議論の構造抽出です。深層学習を用いた自然言語処理の分野における研究です。この研究は、オンライン議論のファシリテーションを行うエージェントの一機能として必要な研究です。提案手法は自然言語処理の分野における関連研究と同等の精度を達成しました。また社会実験でもきちんと動作し、その有効性を示すことができました。 続きを読む

機械学習エンジニアとしてサービス開発に携わることで、データに基づく新たな価値を提供できるためです。従来のサービス開発ではアルゴリズム的に確実に解消できるものまでしか解消することができません。しかしそのサービスにデータに基づくアプローチを加えることで、さらにユーザに価値を与えることができる点が魅力的だと感じるためです。 続きを読む

私は学生時代、勉学に励み、結果として大学を首席で卒業しました。私は大学受験で失敗し、前期で受験した大学は不合格となってしまいました。後期で受験した大学に合格し、浪人するか悩んだ結果、大学では勉学には励むと決意して大学へ入学しました。大学へ入学後は真剣に授業に取り組み、自習にも力を入れました。結果、大学を首席で卒業することができました。 続きを読む

私のエンジニアとしての目標は、人々の「負・不・腐」を解消するサービスを開発することです。負とは面倒なこと、不とはできないこと、腐とはもったいないことです。私が得意なwebサービスの開発により、広範囲な方々の「負・不・腐」を柔軟に解消することができると考えます。あくまで技術は手段という考えを持ち、「負・不・腐」を解消するという目的の達成を第一に考えて開発に着手したいと考えています。 続きを読む

私が学生時代に最も力を入れたことはwebディレクターを務めたこと。昨年、サークル主催のイベント運営に携わっており、満員に導くための広報として、特設サイトをチームで作成した。しかし作成途中で複数のメンバーが抜けてしまい、私は作業のスピードを上げるため、デザインの参考資料の共有を徹底し、また掲載する情報の交換を密にし、無駄な手間を省いた。作業を進めていく中で諦めかけるメンバーも現れたが、顔を合わせて作業をすることを徹底して進捗状況を常に確認し、励まし合える状況を生み出した。結果、予定日にサイト公開にこぎつけ、pv数は月３万を超え、イベントは2400名の満員で終わった。 続きを読む

ウェブメディア会社での長期インターンの経験。記事のクリック数を上げるために、ライター別に記事のクリック数を算出し、ランキング化。さらにそのランキングに応じてフィードバックを行なってどうしたらクリック率が上がるかを教えるという制度を整えた。その施策を3か月続けた結果、記事のクリック率は全体的に上昇した。 続きを読む

ゲーム開発自体はチームで行っていて、アプリゲームでパズルゲームを開発した。自分はインゲーム部分を担当したが、コードの簡単化とステージに拡張性を持たせるためにステージ自体をプレハブ化し、別のテキストファイル情報だけでステージを作成できるようにした。また、チュートリアルを設け導線を確保しゲームがプレイしやすいように配慮した。 続きを読む

深層学習を用いた画像認識の研究をしていた。具体的には手書き文字の識別をしたいときに、データセットが少数しかないことが原因の認識率が低い問題を、どう認識率を上げるかの手法の提案を行った。企業との提携しての開発で、データオーギュメントや画風変換、アクティブラーニングといった手法を用いて認識率を上げることに成功した。 続きを読む