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東京電機大学 / システムデザイン工学部情報システム工学科
東京電機大学の情報システム工学科４年 修士進学予定 機械学習分野に力を入れておりデータ分析コンペティションの参加を通してスキル磨いてきいます。 研究テーマは画像認識における「概念獲得」と「二重降下現象」を行っており修士課程に進学予定です。
コンペティションのような精度の追求ではなく、現場特有の課題にも向き合い、人々に価値を届けられるAIソリューションを開発し、実務での課題解決に挑戦してみたい。
東京電機大学の情報システム工学科４年 大学ではネットワーク・機械学習・ハードウェアなど幅広く学んできました。 中でも機械学習に力を入れておりデータ分析コンペティションの参加を通してスキル磨いてきいます。
アパレルスタッフの販売員とスケートボードインストラクターをしています。接客を通してお客様に衣服とスケートボードを販売しています。特にスケートボードの販売においてはなにかを新しいことを始めるきっかけになれることに喜びを感じています。それぞれのお客様に合った提案をすることで、単なる商品を売るだけでなく、新しい趣味やライフスタイルを提供するお手
企業情報のテーブルデータを基に、特定の指標を予測する際に適切な特徴量を選択するプログラムを作成しています。この仕事では、わかりやすいプログラムを書くことを心がけており、コード内のコメントを充実させるだけでなく、プログラムの仕様書も同封して納品しています。モデルには決定木（Decision Tree）を使用し、評価にはSHAP値と特異値分解（SVD）を組み合わ
空港の案内ロボット開発プロジェクトに従事しました。8人ほどのチームで、ロボットの対話機能の開発に注力しました。私の仕事は、対話の実現に参照型のAzure Open AIを使用し、参照先の知識の管理を効率的に行うためにAzure Blob StorageやAzure Cosmos DBの導入や管理などが主でした。
スキー場のレンタル用品の貸し出しの仕事をしていました。３カ月ほど寮で暮らしながら、現地の人との交流、そしてスノーボードの技術を磨きました。現地で知り合った人と友達になり、帰った今でも会う仲です。
東京電機大学 / システムデザイン工学部情報システム工学科
CNNなどの画像認識アルゴリズムが「いつ、どのような概念を学習しているのか」を解析した論文です。一般的に、自然画像においてこの問いに答えることは難しいとされています。その理由として、自然画像では色、形、模様、背景といったさまざまな概念が複雑に絡み合っているからです。 そこで私たちは、2つの独立した概念を持つデータセットを作成し、この問いにアプローチしました。具体的には、手書き数字のデータセットであるEMNISTに対し、数字に色を追加することで「色」と「数字」という2つの明確かつ独立した概念を定義しました。このデータセットは自然画像とは異なり、概念が独立しており明快である点が特徴です。 このデータセットを用いて、「いつ数字の概念を学習しているのか」「いつ色の概念を学習しているのか」を解析しました。解析には、色ごとおよび数字ごとの正解率を観察する手法を採用しました。
