業務内容
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▼こんな方にオススメ
製品開発や品質改善、実験や操業データの解釈で困っていませんか？データから特長量を評価することで、次のステップへ進むためのアクションが見えてきます。お気軽にお問い合わせください。データの守秘義務と漏洩防止には万全を期しています。
▼ご提供内容
ディープラーニングを用いて、提供されたデータから特長量を評価します。最適な手法を選定し、未来予測も可能なモデルを構築します。お気軽にお問い合わせください。
▼ご購入後の流れ
ご注文前にご依頼内容をお知らせください。内容を精査し、アウトプットのイメージを提示します。それがご期待に沿うものであれば、ご注文ください。ご注文後にデータを解析し、一次回答を行います。必要に応じて追加や修正対応をさせていただきます。
▼納期
- プランに応じて
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## スキルサマリー
- プログラミング言語：python
- 機械学習フレームワーク:pytorch,scikit-learn
- 開発ツール：Visual Studio Code,Cursor
## 技術スキル詳細
### プログラミング言語
- Python:1年
### 機械学習・深層学習
- 機械学習アルゴリズム：pytorch,scikit-learn
- 深層学習フレームワーク：pytorch
- 自然言語処理：BERT
- コンピュータビジョン：CNN
### データ処理・分析
- データ前処理：pandas,numpy,polars,scikit-learn
- 可視化ツール：matplotlib,seaborn,plotly
## 自己PR
- データサイエンスに強い関心を持ち、1年間にわたり機械学習と深層学習の学習に積極的に取り組んでいます。
- Kaggleコンペティションに継続的に参加し、実践的なデータ分析と機械学習モデルの構築経験を積んでいます。
- 現在、Kaggleでのメダル獲得を目標に、以下の技術の習得に注力しています：
- 高度なデータ前処理技術（pandas, numpy, polarsを活用）
- 効果的な特徴量エンジニアリング手法
- 最新の機械学習・深層学習モデルの構築と最適化（PyTorch, scikit-learnを使用）
- 医療系大学出身の強みを活かし、医療分野のデータに対する深い理解と洞察を提供できます。
特に、リハビリテーション学科での学びを通じて、患者データの解釈や医療現場のニーズ理解に強みがあります。
- 新しい技術への適応力が高く、継続的な学習意欲を持って日々技術力の向上に励んでいます。
可能な業務
-データ収集・前処理
・データの収集、クレンジング、変換
・欠損値や異常値の処理
・特徴量エンジニアリングと選択
-モデリングとアルゴリズムの開発
・機械学習モデルの設計と実装
・回帰、分類、クラスタリング、異常検知などのタスクに対するモデル開発
・ハイパーパラメータの最適化
稼働時間
平日
実務経験が浅いため、安価に受注いたします。
