青山学院大学大学院(Graduate School, Aoyama Gakuin University, Tokyo) / 理工学研究科理工学専攻知能情報コース
第11回スポーツデータ解析コンペティションポスター発表
1月に行われた第11回スポーツデータ解析コンペティションでポスター発表を行いました． 自分は，チームリーダーを務め，責任を持って取り組みました． 発表内容は，サッカーのトラッキングデータを用いたパスの難易度の定量化を行いました．
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sota hirayama
# Research ### Field Machine Learning, Deep Learning, Sport Data Analysis ### Main research area
この先やってみたいこと
未来
Kaggleでのコンペティションでのメダル獲得
青山学院大学大学院(Graduate School, Aoyama Gakuin University, Tokyo)3年間
理工学研究科理工学専攻知能情報コース
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スポーツ（主にサッカー）に関してのデータ分析を予定
一般社団法人日本データマネジメント・コンソーシアム3ヶ月
グループリーダー（インターン）
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大手量販店のPOSデータを利用して，今後どのようなマーケティングを行なっていくべきかをデータ分析から調査しました．
青山学院大学（Aoyama Gakuin University）4年間
理工学部情報テクノロジー学科
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研究テーマ：Twitter APIを用いた転機予測精度向上について 基礎的な機械学習の
- 卒業研究
研究テーマ：ツイート情報を用いた気象予測精度向上 概要：70%の人がスマホに搭載されている気象予測に対して不満を持っているというアンケートを気象庁が出している．そこで，リアルタイムの気象情報を取得可能なTwitterのツイート情報を用いて，更なる気象予測精度向上を実現した．LSTMやSVCなどの機械学習モデルにツイートの位置情報や風向きなどの気象データとリアルタイムでTwitterから取得した気象データを入力として，次の１時間の気象予測を雨が降るか降らないかの2値分類を行なった．その結果，気象庁の気象予測精度の86%を超える精度での予測を行うことを可能にした．
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実績
受賞と資格
言語
- 日本語 - ネイティブレベル
- 英語 - 日常会話レベル