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AI/機械学習のエキスパートが揃ったデータサイエンス専門企業です。
AI/機械学習アルゴリズムの実装、評価を中心に企業との共同研究やコンサルティング、開発受託業務に従事しています。最適化アルゴリズムや学習パラメータチューニングといった実務者しかわからないノウハウを有しています。最近では、生成AI・LLMを用いたRAGの構築や、LLMの制度評価などについても実績があります。 代表的なAI開発の実績としては、代表的なAI開発の実績としては、以下のものがあります。 【画像解析系】 ・細胞染色状態画像を学習し、染色なしで染色画像を生成するAIのPoC開発 ・天体観測画像による将来予測AIシステムの研究・開発 ・半導体結晶表面の品質判定AIの開発・評価 ・帳票データのOCRと項目認識AIの開発・評価 ・手書き文字認識AIの開発・評価 【自然言語系】 ・機械翻訳システムの学習に関する研究開発 ・BERT/Transfomerを用いた自然言語処理サービスのPoC開発 ・chatGPTを用いたEmbbedingデータベースのPoC開発 ・LLMを用いたRAGの構築および精度向上に関する施策評価 ・LLMに関する制度評価 ・LLMを用いた自社コンテンツむけQ&Aシステムの開発 ・生成AIによる、テーマに沿った動画台本生成システム開発 【データ解析系】 ・化合物活性値予測AIの開発 ・投資効果予測AIの開発 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!
適格請求書に対応 インボイス制度の適格請求書を発行できます pythonを用いた機械学習モデル開発やケモインフォマティクスならお任せください!
初めまして。 久保と申します。 プロフィールをご覧いただき、ありがとうございます。 AIシステム開発を主な業務としています。 得意な言語はpythonで、得意分野は機械学習/深層学習モデル開発、ケモインフォマティクス、バイオインフォマティクスです。 【実績例】 ・ドキュメント検出モデル開発 ・文章分類モデル開発 ・構造活性相関予測システム構築 ・顕微鏡画像からの細胞粒子検出モデル開発 ・遺伝子配列におけるホモロジー検索システム構築 ・LLMを使った新規事業提案システム開発 【経歴】 ・徳島大学薬学部卒業 ・製薬メーカー 研究職 ・徳島県警察本部科学捜査研究所 研究員 ・受託開発企業 機械学習エンジニア ・独立 【言語】 ・Python ・HTML ・CSS ・JavaScript 【インフラ】 ・AWS 【フレームワーク・ライブラリ】 ・scikit learn ・TensorFlow ・Pytorch ・chainer ・Django ・Flask 【深層学習技術】 ・SSD ・YOLO ・transformer ・vision transformer ・BERT ・RNN, LSTM ・強化学習 ・ChatGPT 活動時間や連絡については、できる限り柔軟に対応いたします。 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。
あなたのデータ分析を真摯にサポートします!
機械学習や統計解析を駆使したソフトウェア開発や、 データ分析の受託・コンサルティングをやっています。 ▼ スキル・得意なこと: データサイエンティスト / 機械学習エンジニア / AIエンジニア / ソフトウェアエンジニア として、 10 年以上のキャリアがあります。 高度な機械学習技術の研究・開発、様々な業界におけるデータの受託分析や分析コンサルティング、機械学習・統計解析を利用したプロダクト開発が得意です。 ▼ 得意な技術: 基本的な統計処理、機械学習は守備範囲ですが、 特に ベイズ最適化、AutoML、データ可視化、自然言語処理、異常検知、時系列データの機械学習 を得意としています。 ▼ 最近取り組んだ案件例 製造・医薬・マーケティング等、様々な業界の企業様に加えて、 アカデミック (大学や研究機関) の方からも多くお声がけを頂いています。 以下、最近取り組んだ案件例です。 - Retrieval Augment Generation (RAG) を用いた LLM による質問応答の性能改善 - 医療系データを対象にした各種統計処理 / ベイズモデリング / 機械学習による再入院の予測など - 制約付きの(多目的)ベイズ最適化による実験計画の効率化 - LOF 等の機械学習を用いたセンサーデータからの異常検知 - インタラクティブなデータ可視化ツールの開発 ▼ 主に使うプログラミング言語、フレームワーク: Python, R, C++, React.js, Typescript ▼稼働時間 / 連絡について 週7時間程度の稼働が可能です。 ご連絡は随時受け付けております。 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!
東京でドローン等による3次元計測、点群処理、システム開発を行っています。
ドローン等による3次元計測、点群処理、システム開発を行っています。
事業会社にてデータアナリストとして働いております。現場に寄り添った課題解決をさせていただきます!
事業会社にてデータアナリストをしております。 今まで以下のプロジェクトを担当させていただきました。 ・新規事業におけるデータ基盤構築 ・人事におけるデータドリブンな採用・配属の推進 ・事業部数値改善のための施策立案と履行 データ分析は手段に過ぎないをモットーに現場感を大事にした課題解決を行っていきますのでよろしくお願いいたします。
ソフトウェア・業務システム開発のおすすめポートフォリオ
Amazonセラー向け業務効率化アプリ「Amazonビジネスアシスタント」を開発しました
社内マッチングシステムを開発しました
フロントエンドからバックエンド、サーバー構築まで一貫して担当いたしました
「RENXA採用サイト」を制作しました
要件定義から開発・運用まで一気通貫で問題解決致します!!
経歴: 自動運転ソフトウェア開発 ポジション: ソフトウェアエンジニア 職務内容: 自動運転システム開発において、LiDARを活用した3次元データ処理、環境認識アルゴリズムの開発、航路計画の最適化を担当。 VelodyneやOuster製のLiDARを用いて、周辺環境の3次元点群データをリアルタイムで取得・処理するシステムを構築。 点群データを効率的に処理するためのフィルタリングアルゴリズム (RANSAC、Voxel Gridなど) を実装。 Python, C++を用いて、自動運転車両用の3Dマップ生成システムを開発。 実績: - 都市部の3Dマッピング精度を95%以上に向上。 - データ処理速度を既存システム比120%向上させ、リアルタイム性を実現。 - 物体検出・分類アルゴリズムを開発し、LiDARデータから道路上の障害物、歩行者、車両を識別, LiDARとカメラのセンサーフュージョン技術を活用し、精度を向上。 = 障害物認識精度を従来比15%向上 - 自動運転車両の停止制御の誤動作を30%削減。 - 環境データとLiDAR点群から車両が通行可能な範囲を算出し、最適な航路をリアルタイムで計算。 (使用技術とツール) プログラミング言語: Python, C++, JavaScript データ処理: PCL (Point Cloud Library), Open3D 機械学習: TensorFlow, PyTorch システム構築: ROS, Gazebo, Docker LiDARハードウェア: Velodyne VLP-16, Ouster OS1 地理データ: GeoJSON, QGIS 実績 (データエンジニアとしての経験) - Apache Kafka, Flinkを用いたリアルタイム通知システム - GCP上でのデータパイプライン構築 (Webサイドの業務経験) - 旅行予約システム (React, Django) - ビジネス管理システム(Spring)
大学院でAI基礎研究や企業様との共同研究を多数経験。AIプロジェクト経験5年のプロがお手伝いします。
AIプロジェクト 経験歴 5年: テーブルデータ,自然言語処理,画像処理など多数の案件に関わった経験がございます。 AIコンペティション 経験歴 3年: 企業主催のAIコンペティションでの入賞歴多数。画像処理やテーブルデータの処理が得意です。 各種プログラミング言語 Python 経験歴 5年: webサイトのスクレイピングから深層学習など幅広い技術をカバーしています。 JavaScript 経験歴 2年: 簡易的なwebサイトのロジックを組み立てることができます。 対応可能な案件の例 ・チャットBotの開発 ・画像処理一般(異常検知・画像分類・検出など) ・スクレイピング(Web上のデータの収集.解析) ・各種データの分析 上記の案件はごく一部になりますので、それ以外のご相談も歓迎です! よろしくお願いします!
大手メーカーでの開発職を62歳で退職しまして、現在、受託で機械学習関係のプログラマをしています。
Python歴は5年ほどと長くないですが、大手メーカーでは30年ほどC言語を用いた開発に携わってきました。 趣味で、カメラマンとしてポートレート撮影もしていて、撮影関係の経験もあります。
テクノロジーでビジネスプロセスをもっと効果的に、効率的に
データ分野の技術的専門性とコンサルタントとしての戦略分析により、お客様のビジネスに必要なDXを実現します。具体的には、AIソリューション開発とデータ活用・BI構築をご支援いたします。 ヒアリングを起点とした伴走型支援により、お客様のビジネスに真に必要なDXを柔軟かつ的確に実現します。 【略歴】東京科学大学(旧東京工業大学)およびImperial College Londonを卒業後、経営コンサルタントとしてのキャリアをスタート。その後、上場企業にてデータサイエンティストとして活躍中。 社内の営業組織向けに機械学習や生成AIなど最先端技術を活用したビジネスプロセス変革を主導。ニーズの初期ヒアリングから技術開発、実装導入に至るまで、ビジネス戦略とテクノロジーの両面からプロジェクトを推進している。
業務経験7年の機械学習エンジニア
Python歴が約7年で機械学習のPoCおよびシステム開発の経験があります。 AWS歴は約半年で各種マイクロサービスを組み合わせた社内プロダクトの開発をしています。 AWS CDK(TypeScript)によるIaC化の経験およびGitLab RunnerによるCI/CDに関する知見もあります。 最近はLLMを用いた社内チャットツールのプロダクトを開発しています。 またチームマネジメントの経験もあり、3,4人チームでの開発リーダーとして技術選定やタスクマネジメント、スケジューリングなどの各種調整もできます。
神戸女子短期大学公式サイトを構築し ました
個人用オンラインポートフォリオを作成しました
実用的なスマートコントラクトの開発とDApp構築経験(Ethereum/Solidity)ました
FMT PDFジェネレーターました
損しない開発!webアプリで費用対効果の良く作成します。機械学習、LLMなどもご相談可能!
【コンセプト】 必要な技術を必要なだけ ※まずは無料相談 ご状況をお聞かせください 【概要】 100万円からはじめるwebアプリビジネス! 損しない開発とは・・・ 夢を語れば予算にきりがないアプリ開発。 いきなり完璧なものを作ることももちろん可能ですが、どちらかというとビジネスではスモールスタートが大切だと考えています。 マネタイズするための最低限の機能から作成し、実際に運用しながら改善する。 それがわたしたちが提案する損をしない開発です。 【強み】 ・チームでの開発 わたし達はチームです。1人単位の人員の補充からチームでのアサイン。アプリをまるっと委託開発してほしいなど、様々なニーズにお応えできます。 ・AI搭載可能 データサイエンスチームがあり、機械学習モデル、LLM、IoTなどのニーズにも対応可能です。 ・データ分析 データを基に改善を提案することが可能です。データサイエンスチームは開発だけではなく分析も主な業務として行っています。一番はじめのどのデータを集めるのかというところから、データの収集の要件定義、データの収集、加工、データ分析基盤の構築、分析、提案までを一貫して行うことができます。 様々な分野に対応可能ですが、金融、医療、自動車、小売などに実績があります。 【おすすめ】 ・まずは低予算でスタートしたい。 ・AIを搭載したwebアプリを作成したい。 ・データ分析を行い数字を基にした改善提案がほしい。 【新規アプリ開発の進め方】 STEP① 一度オンラインでお打ち合わせをさせて頂き、弊社の紹介、貴社のやりたいことなどを簡単に聞かせてください。 STEP② 秘密保持契約を交わし、より深い話をさせて頂き要求定義書を作成します。 STEP③ 弊社からいくつかのパターンでご提案いたします。予算に合わせて開発をスタートさせましょう。 【既存アプリ開発の進め方】 STEP① 一度オンラインでお打ち合わせをさせて頂き、弊社の紹介、貴社のニーズを簡単に聞かせてください。 STEP② 秘密保持契約を交わし、より深い話をさせて頂き具体的な業務内容について話します。 STEP③ 弊社からいくつかのパターンでご提案いたします。 【AI関連の進め方】 PoCを行いボトルネックとなりそうな部分を先に潰します。 また、PoC前の要件定義で、複数の可能性を同時に探り、失敗したから終わりではなくはじめから代替案を用意して失敗しない開発を提案いたします。
Python、JavaScript、HTML等あらゆるに言語に精通し、あなたの業務を引き受けます。
可能な業務/スキル • プログラミング: Python, Java, C, C++, C#, Rust, JavaScript, HTML, CSS • ソフトウェア: Adobe系列 (After Effects, Premier Pro, Photoshop, Illustrator, Lightroom), Blender, Unity, Unreal Engine, ZBrush, VRoid Studio, Clip Studio Paint, Krita 実績 画像生成AI技術をはじめとした最先端テクノロジーを活用する、AIHUB株式会社にて公式で使用されるStable Diffusionのモデルを作成しました。今現在も多くのAI絵師のベースとして使用されています。
10年以上の機械学習の研究開発経験があります。対象としては画像認識, 音声認識, 異常検知などです。
私はこれまで信号処理やディープラーニング(画像認識, 音声認識, 像再構成, 生体データを元にした疾患予測など)の研究開発およびマネジメント業務に従事して参りました。現在は主にディープラーニングと生体データ(心音・心電・呼吸音)を用いた心疾患の推定システムの開発や、企業対象のプログラミング講座の講師を行なっております。 また音声認識(遠隔音声認識, 雑音下音声認識, 電話音声認識等)に関連する研究では、私の提案した研究計画が複数の国家プロジェクトで採択されており、それらの研究責任者を務めさせていただきました。 加えて10 年以上にわたるニューラルネットワークをはじめとした機械学習の研究開発経験を有しており、現在も千葉大学大学院にて博士研究員として不定期に研究活動に取り組んでおります。開発した3次元電離圏トモグラフィーシステムは当時世界トップクラスの精度を達成し, 近年海外でも採用・応用され、本研究は複数の 学会賞を受賞するとともに, NHK などのメディアで紹介されました。 研究開発面としてはDeep learning(画像認識, 音声認識, 生体信号識別), GPS測位, 統計解析,プログラミング関連スキルとしては(C, C++, Python, TensorFlow, MATLAB, LabVIEW, GitLab, Docker, AWS, Azureなど)を有しています。
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ご挨拶! 私はRuby on RailsとReactの強力な経験を持つ経験豊富で経験豊富なフルスタック開発者です。 私は、強力なバックエンドのパフォーマンスとダイナミックでユーザーフレンドリーなフロントエンドを完全に組み合わせた包括的なWebアプリケーションの作成に特化しています。 高品質のソリューションを提供した実績のある実績に基づいて、私はあなたのプロジェクトに生気を吹き込むために来ました。 私は、スケーラブルでメンテナンスが可能なRuby on Railsアプリケーションの開発に関する深い知識と実務経験を持っています。 RESTful APIの構築からデータベースパフォーマンスの最適化まで、すべて私が処理できます。 私はReactに堪能で、ユーザーの参加を促し、喜びを与えるインタラクティブでレスポンシブなユーザーインターフェースを作成できます。 私は優れたユーザーエクスペリエンスの重要性を信じており、私のアプリケーションが最高のUI / UX標準を満たしていることを確認します。 私はフルスタック開発者で、フロントエンドとバックエンドの技術の両方に精通しています。 これにより、初期概念から最終展開まで、プロジェクト全体の所有権を持つことができます。 私はクリーンで体系的でメンテナンスが可能なコードを書くことに専念しています。 コード品質は私にとって最優先事項です。 私は複雑な問題を解決するのに堪能です。 パフォーマンスの最適化であれ技術的な問題解決であろうと、私はその仕事に最善を尽くします。 締め切りを合わせることはソフトウェア開発の世界で非常に重要です。 私はいつもプロジェクトを時間どおりに完了することに誇りを持っています。 技術スタック: Ruby on Rails React HTML/CSS/JavaScript PostgreSQL/MySQL RESTful APIs Git Version Control UI/UX Design Principles アイデアを現実に変えるフルスタック開発者を探している場合は、もう探さないでください。 プロジェクトの詳細、目標、ビジョンについて話し合いましょう。 私はあなたの旅に参加し、あなたの成功に貢献することを嬉しく思います。 私のプロフィ
大手IT企業での実務経験7年以上
## 経験した分野 データ分析歴: 7年 画像認識システム開発経験 自然言語処理研究開発歴: 9年 クラウドサービス利用歴: 7年 検索サービス開発運用歴: 5年 ## 取り組みプロジェクト例 * **電動アシスト自転車バッテリー残量予測モデル開発** * 電動アシスト自転車のバッテリー残量予測機械学習モデルを開発。特に低残量時や再充電直後の予測精度向上が課題であり、特徴量生成による改善と独自指標の設計を実施。実運用時の表示安定化のため、データ平滑化の後処理も導入。 * **OCRシステム開発と精度改善** * 文字検出・文字認識・属性分類の3モデルで構成されるOCRシステムを開発。文字検出・認識モデルでは、多様な実環境下でのロバスト性向上のため疑似データを活用し精度を改善。属性分類モデルでは、文字認識結果のノイズに頑健な特徴量を構築。 * **HR領域における人材クラスタリング手法の設計・実装** * HR領域にて、職務経歴書データに基づき、類似スキル・経験を持つ人材をクラスタリングする手法を設計・実装。 * **固有表現認識(NER)アルゴリズム開発** * 特定固有表現を認識するシーケンシャルラベリングアルゴリズムを開発。チャットボットのテンプレート登録効率化のため、テキストから質問・回答ペア等を抽出するアルゴリズムを開発中。 * **ローカル環境対応型 特許翻訳システム開発** * ローカル環境で効率的に稼働する特許翻訳システムをエンドツーエンドで開発。データ収集戦略策定、学習データ整備、アルゴリズム選定、モデル学習、評価、推論処理パイプライン設計・構築まで一貫して担当。 * **特許推薦システム開発** * 社内外組織の階層構造と多様性を考慮した特許推薦アルゴリズムを設計・評価中。推薦システムへのバンディットアルゴリズム適用も推進。 * **情報検索アルゴリズム開発(特許検索)** * 特許検索システムの情報検索性能向上を目指し、クエリ拡張や検索結果の多様性を考慮したアルゴリズムを開発中。 * **特許システムモダナイゼーション推進** * 既存特許システムの課題分析から着手し、新システムへの移行に向けた要件定義・技術選定を推進。AI駆動開発アプローチを導入し、拡張性・保守性を見据えたプロトタイプを実装中。
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