retweet分析
tweet内容から、どれだけretweetされるかを予測するBERTモデルを訓練しました。
田中 大作
株式会社Logbii / 機械学習エンジニア
400万人が利用する会社訪問アプリ
田中 大作
株式会社Logbii / 機械学習エンジニア
社会インフラIoT関連の大学発ベンチャー企業でITエンジニア ー＞ 株式会社Logbiiで機械学習エンジニア SIGNATE expert
この先やってみたいこと
未来
機械学習の道は踏破されることはありえませんが、これからもその先端、そして更にその先の未踏の地を目指して一歩ずつ歩んで行きたいと考えています。学んだ知識を自分なりに発展させて、ゆくゆくはビジネスの課題に対して、ユニークで調和した解決策を柔軟に提供できるエンジニアになりたいと考えています。
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株式会社Logbii2年間
機械学習エンジニア現在
- 現在
プロダクト内部で動作する自然言語処理モデルの軽量化
株式会社de:ENTA7ヶ月
ITエンジニア
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機械学習の周辺にある機能を実装すること
- 交通量調査アルゴリズムの試作
・データ収集、学習データ前処理パイプライン作成 ・物体追跡アルゴリズムの調査、実装 ・同アルゴリズムを Docker container で実行する環境構築と、API の作成 ・アノテーション ・音声データ拡張 ・音声分類モデルの実装 ・レポート作成 Python, Schedule, YOLOv5 strong sort, Docker, docker-compose, PyTorch, TensorFlow
- - 入場者数カウントアルゴリズム
Python, YOLOv5, Strong Sort, PyTorch
- 地下水計測プロジェクト
橋梁、地下水等のインフラを計測するシステムの開発と、そこから得られたデータを分析する業務に携わりました。 ・ UI(Unity)の実装 ・Docker、Nextcloud関連のAPIをDjangoで作成 ・MySQL に保存されたデータを Python を使用し前処理、集計、可視化、評価 ・降雨データのスクレイピング ・mp3 ファイルデータに対する解析アルゴリズムの実行 ・解析アルゴリズムの改善ーデータのサンプリングレートを変化させたり、データを間引くアルゴリズムを作成し、その状況で AI 音響解析結果の変化を評価、レポートの作成。 ・仕様書の作成 Python, Django, WebDAV, Docker, docker-compose, Unity, Github, Nextcloud, Pandas, Numpy, Scipy, pydub, BeautifulSoup
- - 橋梁のたわみを監視するシステムの改善
・template matching を使用して画像内の検知マーカを検出し、その位置情報を出力する API の作成 ・Unity から送られた数値を xml ファイル化する APIの作成 Python, OpenCV, Django
データ分析コンペティション2年間
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テーブルデータ、画像処理、自然言語処理における、EDA、前処理、特徴量抽出、可視化、モデリング、評価等を経験しました。すべて一人での参加です。
Udemy1年間
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・Pythonの基礎から、非同期処理、マルチプロセスなど応用技術 ・Djangoを使用してToDoアプリや社内SNSの作成方法 ・機械学習の理論とscikit-learnの使用法 について学びました。
スキルと特徴
実績
受賞と資格
言語
- 英語 - 日常会話レベル
- 日本語 - ネイティブレベル