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頑張ります
2023/11/25現在、Signateの総合ランキング74位 /112,518人です。
総合電機メーカーで、製造現場における製品の品質や製造工程に関する課題を解決するAI応用システムの設計・開発に5年以上取り組んできました。 技術分野としては、検査画像分類、異音検出、検査画像クラスタリング、検査画像の異常検出、検査画像の欠陥部抽出、設備製造条件データの品質予測と不良要因分析、劣化予測/異常予知など、広範囲の課題解決に取り組みました。 また、技術向上と技術レベルの客観的評価を目的として様々なAIコンペティションに参加し、以下の成績を収めています。 --- Signate 総合ランキング 74位 / 112,518人 第1回 金融データ活用チャレンジ 8位 / 553人 テクノプロ・デザイン社 食品パッケージ画像解析チャレンジ 36位 / 325人 SIGNATE Career Up Challenge:中古車の価格予測チャレンジ 9位 / 600人 PBL_05 機械の予知保全(製造)AI課題(AI-Quest2020) 1位 / 126人 PBL_01 需要予測・在庫最適化(小売業)AI課題(AI-Quest2020) 16位 / 269人 AI Quest アセスメント(AI-Quest2020) 1位 / 648人 Kaggle 30 Days of ML 3位 / 7,573人 Solafune 生成画像とオリジナル画像の分類 5位 / 132人 bitgrit SwipeToSuccess 5位 / 1,697人 --- これらの経験と知識を生かして、新たな分野へのAI活用の適用範囲をより一層拡げていきたいと考えています。
データのもと、確実な分析を行います。
## 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:2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、LLM - 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
普段はデータ分析を中心に業務を行っており、機械学習やAIを活用したデータの洞察を提供しています!
機械学習歴3年、データ分析やAIの使用経験を持っています。 普段から、さまざまなデータセットを用いて分析や予測モデルの作成に取り組んでいます。エクセルによるデータ分析なども幅広く対応可能ですのでご相談ください。 ▼可能な業務/スキル ・機械学習によるデータ分析 ・エクセル操作による分析 ・AI活用 ▼活動時間/連絡について できる限り柔軟にご対応させていただきます。急ぎの案件等もお気軽にご相談ください。できる限り素早い返信を心がけますが、急ぎの仕事が入っている場合はお時間をいただくこともございます。ご了承いただければ幸いです。 ▼得意/好きなこと ・データの可視化や分析 ・麻雀 ご興味持っていただけましたら、メッセージでお気軽にお声がけください。 どうぞよろしくお願いいたします!
機械学習、Python、3D-CAD、英語
考え中
大手SlerでAWS・Pythonなどを用いて3年ほど研究開発をしています。
SE歴2年半、主に研究開発を担当しています。 AWS関連でのシステムの構築・運用、Pythonを用いた開発(機械学習・Webアプリ開発・データ収集、スクレイピング)などが得意です。 得意な分野は ・AWS ・Python ・機械学習 ・Javascript 保有資格 ・JDLA DeepLearning for General 2020 #3 ・JDLA DeepLearning for Engineer 2021 #1 ・AWS CloudPractionar ・AWS Solution Architect Associate ・AWS SysOps Administrator Associate ・AWS Developer Associate
大学院で言語処理をやっていました。現在は採用などもやっており、コミュニケーションは得意です!
■大学院では自然言語処理をやっておりました。 ■前職ではセキュリティソフトの自社開発に携わっておりました。(勤務年数2年半) ・メールセキュリティソフトウェア開発 ・標的型攻撃メールの発見アルゴリズムの開発 ・インターネットブラウザのログ解析 ・ログ解析結果を用いて、新サービスの企画 ・使用言語、フレームワーク:C++、C#、Python、Laravel ■現職ではセールスエンジニア、エンジニアの採用などをやっております。(勤務年数4年) ・時系列データの解析 ・DX関連の企画 ・エンジニアの採用 ・使用言語、フレームワーク:Python ■趣味で競馬の予測AIを開発しました。 ・コミケでAIの作り方を本にして売りました。 ・使用言語、フレームワーク:C++、Python、fultter
可能な限り対応します
電子回路、ソフト設計、データ分析業務で10年勤務しています。 Excel、VBA、C#、C++、Pythonなど対応可能です。 ソフト以外も対応可能な仕事はやらせて頂きます。
IT業界8年目
がんばります
修士卒(情報学)
京都大学大学院 情報学研究科修士卒業 大規模言語モデルを使用したプロジェクトを1人月で完遂した経験あり。 Python 機械学習の汎用的な選択肢として。自然言語処理などの経験あり。 TypeScript フロントエンドとバックエンドを同じ言語に揃えたい場合の選択肢として。 Rust ネイティブバイナリを吐くモダンな言語として。 Haskell 最も得意な言語。OSSライブラリの公開経験がある。 Nix ユーザであり、コントリビュータでもある。Nix言語で記述されたNixOSを愛用する。 その他言語もご相談ください。 エンジニアにとって言語は道具でしかありません。実現したいこと、叶えたいことのために最適な道具を提案します。
データ解析、自動処理ツール化ご相談ください。Finalcut Proによる動画編集も可能です。
ご覧いただきありがとうございます。 メーカーの研究職を本職としています。 専門分野は光学、AI/機械学習、物性解析 これらに付随してPython による大規模データの統計処理、外部装置の制御の経験が多数あります。 これら経験を活かし、Python によるデータ解析、可視化のアドバイス、サンプルコードの作成など可能です。 また、20年来写真、動画編集を趣味で行っており、これらの対応も可能です。
PHPでのコーディング、pythonでの機械学習が主に得意です。ecサイト構築経験あり。
仕事可能な時間は土日祝。 pythonでのスクレイピングや 機械学習、画像認識などの経験あり。 pythonとMySQLなどのDBを使用したタスクの自動化が得意です。
メーカーでデータサイエンティストとして働いています
主にデータ分析、テキスト処理などを得意としております。
実務歴3年の機械学習エンジニアがあなたをサポートします
Python歴4年、機械学習歴3年 今までに、Djangoを利用したWebアプリケーションやStreamlitを用いた簡易アプリ開発などを経験してきました
新着のランサー
デスクトップアプリエンジニア
その他プログラマ・エンジニア
スマホアプリエンジニア
サーバ・インフラエンジニア