400万人が利用する会社訪問アプリ
株式会社ケミカン / エンジニア
Web系自社サービス(Retrieval-Augmented Generation)を運営する企業でエンジニアとして半年以上のアルバイトを行なっています。主にFlaskに基づいて、Pytestとunittestでコードをテストしたり、Dockerとを使ってクローラーを実装したりしています。入社した時、私はクローラーの経験を持っていたので、初めての開発会議で会社が悩んでいたクローラー改善の役割を担当することを提案しました。それから、Slackで英語で外国社員の
This project provides a Python script for loading unstructured text data, splitting it into chunks by Langchain, and processing it with OpenSearch to get a vector representation of each chunk. These vectors can then be used for various natural language processing tasks, such as text classification, semantic similarity comparison, or information retrieval. I also use OpenAI's GPT model to query so that I can get response for searching similar context, or other NLP tasks can be done by GPT model.
1.今回提案したテーマは銀座伊東屋の筆の分類です。 2.コロナ禍政策が緩和したため、国内と海外の顧客が増えています。 ですから、毎日閉店後のペンの分類は大変です。 3.そこで、私はCNNを搭載した機械で分類することを提案しました。 つまり、ペンを機械に入れて、機械学習モデルによる分類を経て、内部の重力と仕切り板を利用してペンを異なる箱に分けることです。でも、技術的な問題はa.浅いと深い同色物体の分類は難しいかもしれないです。 4.私は四つのペンの画像を15枚ずつ収集しました。12枚を訓練データとして、水増しのためにノイズ追加しましたので、訓練画像数は96です。最後の精度結果は77%でした。 苦労した点は、ImageDataGeneratorを使った回転処理を試したが、あんまり効かなかったんです。最終的には同じ角度での笔の再撮影しました。 5.結果に対して、誤分類は全部浅い緑と深い緑の間で発生しました。画像サイズを向上して、よりはっきりな画像で訓練した方がいいかもしれません。さらに、色に対して強い特徴を抽出手法も知るべきです。また、自動パラメーター調整ツールを使用してみたいです。
優れたエンジニアになりたい
MLLM
MIMO-FMCWレーダーと複素自己組織化マップを用いた三次元クラスタリング
チームに課せられるミッションは新規プロトタイプ開発。テーマに沿ってDesign、Planning、Developmentと開発の1通りの流れを経験するコースです。 チームワークでdjangoを用いてスーパーの割引情報がアップできる、割引中のスーパと食物が検索できるwebアプリケーションを作りました。自分はバ
社内の主力製品の一部機能の追加、あるいは不具合修正を担当していただく予定です。 半導体設計データの変換処理や製造誤差の補正処理などを行う製品で、 半導体の「原盤」であるフォトマスクの製造プロセスで利用するソフトウェアに
電気工学