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Michel POHL

Brainomix Limited / 機械学習研究エンジニア/研究者オックスフォード　(英国)
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Michel POHL

Brainomix Limited / 機械学習研究エンジニア/研究者

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AIエンジニア

コンピュータビジョン、時系列データ分析・予測、自然言語処理、深層生成学習の経験を持つ機械学習研究者／エンジニアです。AIを使って社会の問題を解決することと、次世代の学習アルゴリズムの基礎を築くことの両方を楽しんでいます。どんなことでも遠慮なくご連絡していただければ嬉しいです。

この先やってみたいこと

未来

AIを使って生活を便利にすることで、社会に貢献したいです。

Brainomix Limited1年間

機械学習研究エンジニア/研究者現在

- 現在

肺疾患の診断と治療のための機械学習／AIアルゴリズムの研究開発

Sonyコンピュータサイエンス研究所6ヶ月

客員研究員

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◦ 資金運用を支援する機械学習／深層学習(深層生成モデルと大規模言語モデル)に関するプロジェクト ◦ 小さいチームとの完全リモートワーク、ツール: Python（Pandas、Tensorflow...）、Bitbucket、Slack...

東京大学6年間

工学系研究科

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研究テーマ：肺がん放射線治療における遅延補正のための回帰型ニューラルネットワークの適応的学習による腫瘍位置の予測 • 限られた医療データと不規則な呼吸による不確実性に対処するため、リカレント・ニューラル・ネットワーク(RNN)のオンライン学習を用いた初の胸部画像予測アルゴリズムを

Idemia6ヶ月

コンピュータ・ビジョン　エンジニア（インターン）

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• 接触・切断文字を含むぼやけたテキスト画像の文字を共同で分離・認識する手法 • グラフ検索、統計的モデリング、確率的グラフモデル、ニューラルネットワークに関する研究 (ツール: Visual Studio, C, XML) • Tesseract 3.04(オープンソースソフトウェア)と比較して認識精度が 13.4%向上し、3 年生の中では最高の成績を収めた

École Centrale Marseille1年間

工学系研究科

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AI の研究指向プログラム:ベイズ統計、ウェーブレット解析、マルコフモデル... アルゴリズムは Matlab で実装される。

Centrale Lille4年間

工学系研究科

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• 応用数学とコンピュータサイエンスのコースを含む、エンジニアリングとマネジメントの学際的なトレーニング • 研究プロジェクト("Institut Fresnel") : ポジトロン断層法に基づくアルツハイマー病診断アルゴリズム、達成した F1 スコア:0.78/1

Schlumberger8ヶ月

物理学研究

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• 貯留層の高速評価のための非接触圧力センサーの実現性を評価するための偏微分方程式を用いた流体の流れの数学的モデリング • 冬季インターンシップでの成果が評価され、「Centrale Lille」の 1 年生の中で最高の成績を収めた

Lycée Louis le Grand4年間

-

フランスの一流大学に入学するための科学分野の学部集中研修プログラムのトップ 5 の 1 つ

スキルと特徴

  • 機械学習

    0

+12件

出版と執筆

+2件

受賞と資格

+3件

言語

  • フランス語 - ネイティブレベル
  • 英語 - ビジネス会話レベル
  • 日本語 - 日常会話レベル
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