Unsupervised Cross-Domain Adaptation through Mutual Mean Learning and GANs for Person Re-identification
問題の定義から、方法の設計、実験の実行、論文の初版執筆など、様々な段階で担当しています。
400万人が利用する会社訪問アプリ
林柏宇(LIN BOYU)と申します。現在、早稲田大学情報生産システム研究科に在学しており、2024年9月に卒業予定の修士生です。かつて台湾の研究室で人物再同定をテーマとして研究していました。現在は早稲田大学で研究テーマは乳癌のホルモン療法に関するAllredスコアの自動採点です。六か月以上の機械学習インターンの経験があります。趣味は機械学習、ディープラーニング、画像処理などです。得意言語は Python です。
機械学習エンジニアを志望する理由は、数学や統計学、プログラミングのスキルを活かし、リアルな課題に対してデータ駆動のアプローチを提供する魅力に惹かれているからです。将来的には、様々なプロジェクトで私のスキルや知識をより広範に活用したいと考えています。
複数学位取得制度で早稲田大学に入学し、機械学習や深層学習を専攻しています。 現在の研究テーマは乳癌のホルモン療法に関するものであり、具体的には自動的なAllredスコアの採点方法に焦点を当てています。
主に機械学習や深層学習に焦点を当てて勉強しています。研究テーマは「人物再同定」であり、違うカメラで出現した同一人物を再識別する方法について研究しています。方向としては、主にunsupervised domain adaptationやadversarial trainingなどに焦点を当てています。現在は複数学位取得制度(dual degree)というプログラムで、早稲田大学情報生産システム研究科で修士課程を進めています。
任されたタスクに対し、機械学習や、深層学習、画像処理などの知識でソリューションを提案し、実装します。
電気工学の基礎内容以外において、主にプログラミングに焦点を当てて勉強しています。言語としてはJava、C++、C、Pythonなどを学習しました。また、学士四年の頃には、チェコ工業大学で一学期の交換留学を経験し、機械学習関連の講義を受けました。
問題の定義から、方法の設計、実験の実行、論文の初版執筆など、様々な段階で担当しています。