学術機関 / 研究員
AIエンジニア
AIベンチャー企業において、工場で使用する機械の異常検知をAIを用いて検証する業務に携わった。そこでは、オートエ ンコーダと逐次ガウス過程回帰のアルゴリズムを実装し、異常検知が実際にAIを用いて成功するかどうかを検証した。 (使用言語、パッケージ:python,pytorch,tensorflow,pandas)
Hayashi May
学術機関 / 研究員
400万人が利用する会社訪問アプリ
Hayashi May
学術機関 / 研究員
大学院を卒業後、外資系金融会社に入社、金融業界に携わってからは開発したデリバティブプロダクト情報のレポーティングや、データベースに保管されている情報をSQLを用いて取得し週次の金利カーブを計算した後、 自社が保持しているポートフォリオのアセットアロケーション業務をサポートしていた。金融業界を辞めた後は、海外の大学院で数理物
個人の実績
個人の実績
個人の実績
- アルゴリズム開発
化学メーカー企業からMCMCを取り込んだ分子動力学シミュレーションの仕事に従事した。依頼された内容に対して 個人でプログラムを自作し、契約満了とともにコードの納品を行った。(使用言語、パッケージ:python,lammps)
-
この先やってみたいこと
未来
実務におけるデータ解析や機械学習の応用をやってみたいと考えている。 特に実務データを触りながらいろいろな解析手法を探索してみたいと考えている。
学術機関1年間
研究員現在
- 現在
現在、大学で力学系の研究を行なっている。特にプラズマをもとに考察されたダスト密度、イオン密度、電場の3変数で構成されたモデルの振る舞いを研究している。そのモデルでは4次関数のポテンシャルが用い られており、時間発展をストレートに解くことは困難である。そのため、まず3変数の定常状態について考察し、分岐解 析を用いることで実験系で観測されているプ
- AIエンジニア
AIベンチャー企業において、工場で使用する機械の異常検知をAIを用いて検証する業務に携わった。そこでは、オートエ ンコーダと逐次ガウス過程回帰のアルゴリズムを実装し、異常検知が実際にAIを用いて成功するかどうかを検証した。 (使用言語、パッケージ:python,pytorch,tensorflow,pandas)
- - データサイエンティスト
医療系ベンチャー企業にて実データを用いたリスクシミュレーターの検証と再構築を依頼された。主に、databricks内で コードの編集を行い、SQLやpandasを用いたデータテーブルの処理等を駆使してシミュレーターモデルを作成した。特 に薬品の需要量をシミュレートしどの程度の売り上げが見込めるかをサンプリングし、それにおける特徴量を算出し た。(使用言語、パッケージ:databricks,SQL,python,tensorflow,pandas)
-
私立大学1年間
助教
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機械学習の研究に従事していた。特にニューラルネットワークモデルを用いた学習スピードの収束法則に ついて関心がある。神経細胞を模倣した形式ニューロンを基礎構造として持つニューラルネットワークは、画像認識や 生体現象を理解する上で重要なモデルであり、これまで多種多様な領域で応用されている。さらに機械学習の領域で は、使用するニューラルネットワー
海外大学4年間
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大学では数理物理の研究に取り組んだ。主なテーマは、再生報酬過程における大偏差理論 の研究である。また特に、裾が重い分布によって引き起こされる有限時間での大偏差関数の特異部分の漸近的な振る舞 いに関心がある。再生報酬過程での確率の時間発展には、指数関数的な減衰が考えられるが、裾の重い分布を考えると 時間のべき乗則の減衰を考えることができる。我
実績
言語
- 日本語 - ネイティブレベル
- 英語 - ビジネス会話レベル