中央大学 / 理工学研究科
※極めてごく一部担当【講談社】予測にいかす統計モデリングの基本 改訂第2版 ベイズ統計入門から応用まで
・極めてごく一部担当 ・東京の気温時系列データに対する2階差分モデルのカルマンフィルタ・粒子フィルタを適用, 書籍に掲載する分析結果の受け渡し
大島 悠
中央大学 / 理工学研究科/ビジネスデータサイエンス専攻/機械学習研究室 /https://www.higuchimllab.com/
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大島 悠
中央大学 / 理工学研究科
機械学習の研究と社会実装による課題解決
【Current Research Interest】 ・Semi supervised learning, transfer learning(domain adaptation, self-supervised learning) ・Signal Processing(accelerometer based Human Activity Recognition, energy consumption data based Non Intrusive Occupancy Detection) ・Image Recognition
この先やってみたいこと
未来
【ongoing】 ・分布シフトが大きい状況下での教師なしドメイン適応手法の理論と応用(現在は特に共変量シフトにのみ着目、ラベリングルールはおよそ共有される条件） ・統計検定1級
中央大学5年間
理工学研究科
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時系列解析特論, モデリング特論, ベイズ統計特論, 統計学特論, 機械学習特論, 多変量解析特論, データ科学・アクチュアリー副専攻 など
中央大学 研究補助員3年間
研究支援室・研究補助員現在
- 現在
・研究室GPUサーバー(CentOS, Ubuntu)の保守運用 中心で担当 ・研究で必要なプログラムの実装 一部担当
ティーチングアシスタント(オペレーションリサーチ,計算機統計学など) 4年間
中央大学理工学部ビジネスデータサイエンス学科現在
- 現在
各一部担当 【最適化】 OR第一: 線形計画法(2変数のLP, 図解法, 単体法), 階層分析法, 離散時間マルコフ連鎖
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株式会社EXIDEA1年間
インターン・データサイエンティスト
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・自社開発SaaSアプリ（SEOコンテンツライティング向け https://emma.tools/）に紐づくデータ分析基盤の構築と、OpenAI APIをもとにした組み込みAPI開発 ・OpenAI APIをSaaSアプリに組み込むためのPOCタスク 中心で担当
ギリア株式会社6ヶ月
インターン・データサイエンティスト
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・回転機械＋加速度センサの状態判別問題に適用する機械学習手法のPOCと実導入 ・POCのための論文調査、社内GPUサーバーでの検証、実導入を見据えた機械学習部分(svm, platscaling, shap)の実装 中心で担当 ・クライアント用技術資料の作成 一部担当
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株式会社JDSC3ヶ月
インターン・Webエンジニア
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・CypressによるWebアプリの単体テストの自動化 ・Cypressのコーディングとテスト作業 一部担当