400万人が利用する会社訪問アプリ
アマゾンウェブサービスジャパン合同会社 / Developer Relations Machine Learning
千葉出身、つくばも愛する。 趣味はマラソン、テニス、ダーツ、音楽など。好きなバンドはELLEGARDENとthe HIATUS。興味の対象は無差別なので、知識・趣味は広く浅く時々深い。他の人にひらめきを与えることが好き。業務と技術がわかるエンジニアでありたい。 TIS株式会社ではフィナンシャルサービス部で、財務/非財務一体の企業評価を目指し研究・評価に従事しています。
機械学習に関するニュースや情報を、週刊新聞的にまとめてニュースレターを送る「Weekly Machine Learning」を運営しています。
自分自身「決める」ということが結構苦手なので、「あらゆる意思決定をモデル化して再利用可能にする」をテーマに、特に企業評価の決定を財務・非財務データを利用しモデル化していきたいです。
機械学習を用いたプロダクト開発の進め方を普及すること、AWSが機械学習を始めるのに最適な環境になるようサービス自体の改善に取り組んでいます。
プロダクト開発チームでの機械学習の活用を支援するため、プロダクトマネージャー、エンジニア、データサインティスとの3者共同で行うワークショップを開発し公開。
切り開いた道を整備していくことで、後から来る人の助走台になる。
研究開発部門で携わっていたことを活用し、現場に活かす。広く企業の適性評価をする。
先進的な技術を学び、より現場を助ける提案を行う。
業務領域を理解して、お客さまと一緒に技術とシステムで問題を解決する。
技術的に腕試しをしたかったのと、純粋に楽しかったため、とにかくハッカソンに出場していた時期。また、お題に対して技術で答えることが性に合うとも感じていました。 ハッカソンでは色々なデバイスを使えるので、新しい技術や知識をとりこむこと自体も楽しかったです。
政治経済から生活まで、様々な問題をシミュレーションや統計モデリングを用いて予測することを学ぶ。
その名の通り、リサイクル活動、環境系の活動をするサークルに所属。 特別エコに興味があったわけではないが、サークル勧誘の際に「環境問題とか深く話せる機会ほしくない？」と言われて、確かにそうかもしれないと思い入部しました。 活動内容としては、リサイクル市など行っていました。
強化学習
川崎 禎紀が+1
日本酒
川崎 禎紀が+1
TIS株式会社 / テクノロジー＆イノベーション本部 戦略技術センター
Watsonを利用し、災害対策を行うソリューションRe:GeneでSoftBank賞を頂きました ・SNS・メールでの連絡などから情報を収集し、NLCでカテゴリと優先度を分類 ・災害対策マニュアルなどを学習させ、収集した情報に対する有効な対策を提示 ・kintoneのワークフローにより、対策の承認や進捗などの管理
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