400万人が利用する会社訪問アプリ
# Research ### Field Machine Learning, Deep Learning, Sport Data Analysis ### Main research area
Kaggleでのコンペティションでのメダル獲得
スポーツ（主にサッカー）に関してのデータ分析を予定
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．
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
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．
青山学院大学（Aoyama Gakuin University） / 理工学部情報テクノロジー学科
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．
