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25 人のフリーランスが見つかりました (0.01 秒)
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!
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。
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。
情熱と努力で新しい価値を生む。
機械学習×Pythonであなたの課題をスマー トに解決
Pythonを用いた機械学習・データ分析の実務経 験があります。過去には、画像分類 (CNN)、自 然言語処理(BERTによるテキスト分類)、教師あ り学習モデル(回帰・分類)の構築やハイパーパ ラメータ最適化、学習済みモデルのAPI化などを 担当しました。 また、PandasやScikit-learn、TensorFlow、 Py Torch、FastAPIなどを活用し、開発から運 用・可視化まで一貫して対応可能です。 特に「精度と処理速度のバランスを取るモデル設 計」「わかりやすいドキュメント化」に強みがあ ります。課題のヒアリングからPoC開発、業務導 入まで柔軟に対応します。 現在は大学で情報工学を専攻しており、学術的な 知見と実装力の両面からサポートできます。
データ作成・テキスト入力のおすすめポートフォリオ
絶対音感を活かして、YouTubeの楽曲を楽譜に書き起こし(採譜)させていただきました
文字屋かえでの広告動画作成しました
URLデータ確認をしました
【リピーター様多数!】承っている作業内容をまとめました
kaggle master
xxx
国内最大手医療機器メーカー_クラウド_データサイエンスチーム所属
慶應義塾大学院でMPHとMBAを学びました。 データ解析が得意です。
・画像認識、音声認識のPoC経験3年、kaggleでシルバー1回
・エッジPCでの画像認識システムの構築 3年 ・エッジPCでの音声認識システムの構築 3年 ・AWS(greengrass,IoTcore,EC2)、ダッシュボード作成 1年くらい
あれ
あ
AI機械学習の研究およびマーケティングリサーチ業務を専門としています
理系大学院にてAI・機械学習関連分野の研究に従事した後 大手ベンチャー企業のR&D事業部で最先端技術の研究と事業適用を担当 その後ソーシャルメディアマーケティング事業部にてデータ分析チームの立ち上げとデータ分析基盤の構築、およびコンサルティング業務への適用を支援をしています また、同事業部にてソーシャルメディア上のデータ分析(ソーシャルリスニング)やマーケティングリサーチ全般を担当、企業のマーケティング戦略の見直しからソーシャルメディアマーケティング戦略の策定まで幅広く提供しています 基本的な業務は平日の一般的な業務時間で対応しているため、平日の夜中や土日祝日に対応させていただくことになる見込みです
税理士データました
e-govデータポータル 法令CSVデータ作成しました
CWでも営業行いました
クラウドソーシングのデータ入力を自動化する:PythonとSeleniumによる効率化の実践ました
現役のデータサイエンティスト×MBAです。あなたのビジネス課題をデータドリブンに解決します。
現役のデータサイエンティストとしてITサービス企業に在籍中。 ローデータから各データの特徴を確認し、仮説を考え分析アプローチを提案。 複数の分析結果をご説明の後、最終レポート納品まで対応します。 MBAを修了しており、ビジネス知識は領域を問わず全般について 広く浅く保有している自負はございます。 分析は、PythonまたはRを主に使用 (分析手法は限られまずが、エクセルでも対応可能です) 分析手法は、 T検定、一元配置分散分析、カイ二乗検定、相関、主成分分析、クラスター分析、 重回帰分析、時系列分析、決定木分析、SEM、 機械学習(ランダムフォレスト、Light GBM、XG BOOST)が対応可能です。 ※分析テーマと仮説に応じて、リサーチ・デザインと分析手法は、 初回数回の打合せ時に議論しながら決めさせていただけましたら幸いです。
北海道大学で画像処理の研究をしています!専門分野は深層学習で,人物検出,人物追跡などです!
北海道大学情報科学院で画像処理の研究をしています! 具体的には,深層学習を用いた人物検出,人物追跡,メトリックラーニング,人物マッチングなどを行っています! 共同研究として進めてきたため,企業関係者とのコミュニケーションや進捗のプレゼンなども経験してきました.社会実装に近い応用研究を行ってきたことから,社会課題を解決するためのシステムの開発などに興味があります. また,PythonによるプログラミングやWebサイトの開発,プロンプトエンジニアリングなどもひと通り経験してきました. 教育分野での活動にも力を入れていて,中高生向けの情報科学の授業や,IT分野で働いている社会人の方に対する機械学習の講座なども開講してきました.
元教員のプログラマーです。
理工学部物理学科を卒業し、物理の知識を背景に数学の教壇に立った経験を持つ私は、8年間にわたり学生たちの未来を形作る手助けをしてきました。物理学の理論と数学的洞察を組み合わせることで、複雑な概念もわかりやすく解き明かし、多くの生徒たちが数学という科目に興味を持てるよう努めてきました。教育者としてのキャリアを通じて、問題解決能力、論理的思考、そして何よりも教えることの喜びを深く理解しました。 その後、新たな挑戦としてプログラミングの世界に足を踏み入れ、プログラマーとしての道を歩み始めて2年が経ちます。この期間、私は教育で培った方法論を活かしながら、ソフトウェア開発のスキルを磨き上げてきました。特に、データ解析やウェブアプリケーション、機械学習の開発において、数学的背景が大いに役立っています。 現在は、過去の経験を生かし、より良い技術解決策を提供できるよう日々努力を重ねています。複雑な問題に直面した際も、その解決策を見つけ出すために、科学的アプローチと創造的思考を組み合わせることで、革新的なアイデアを生み出すことができます。 プログラミングという新しいフィールドでの経験はまだ浅いですが、教育者としての深い洞察力と学び続ける熱意は、この新たなキャリアパスでも大きな力となっています。未来へ向けて、テクノロジーを駆使し、教育とプログラミングのスキルを融合させ、より多くの人々が技術の力を理解し活用できるように貢献していく所存です。どうぞよろしくお願いします。
数字の向こう側に広がる可能性
私は現在、大学で数学を用いたデータ分析に関連する学科に所属しており、数理統計や数値解析の知識を基にプログラミングを活用したデータ処理を学んでいます。数理統計の授業では、確率論や統計的推測を深く学び、実際のデータに対する統計的手法の適用方法を理解しました。数値解析では、データの前処理やアルゴリズムの最適化手法について学び、特に大規模データセットの効率的な処理方法に重点を置いています。 現在のアルバイトでは、PythonやSQLを活用し、ユーザー行動データの分析や推薦システムの開発に携わっております。具体的には、Pythonを用いたデータのクレンジングや可視化、SQLを使用したデータベースからの情報抽出などを行っています。これにより、データの整形や前処理の重要性を深く理解し、データ分析の精度を高めるためのスキルを身につけました。 特に、推薦システムの開発においては、ユーザーの嗜好を予測するためのモデル構築に取り組んでいます。これには、協調フィルタリングやコンテンツベースのフィルタリングなどの手法を用いており、ユーザーごとに最適なアイテムを推薦するアルゴリズムの実装を行っています。この経験を通じて、データから有益なインサイトを引き出し、それを基に具体的なアクションを導き出すことの重要性を実感しました。 これらの学びや経験を通じて、データ分析における理論と実践の両方の重要性を認識し、常に最新の技術や手法を取り入れながら、自分自身のスキルを磨き続けています。今後も、データサイエンスの分野で更なる知識と経験を積み重ね、より高度なデータ分析の専門家として成長していきたいと考えています。
機械学習とデータ分析を活かしたコンテンツ制作ならお任せください!
プロフィールをご覧いただき、ありがとうございます。 m02ukuと申します。 【経歴】 ・大学院で言語学を専攻中。研究テーマは「機械学習と音韻論の融合」に関するもので、自然言語処理分野における新たなアプローチを模索しています。 ・アルバイトではコスメストア、キャラクターグッズストア、塾、飲食店など幅広い分野で接客や企画に携わり、多様な業界知識を習得しました。 【AI使用経験】 ・ChatGPT/perplexity/Google Gemini/Claude/その他(gensparkなどの情報検索特化型AI)を利用したコンテンツ制作や調査経験があります。 ・Pythonを活用した機械学習モデルの設計・実装の基礎知識を有しており、データ前処理や分析にも対応可能です。 【得意ジャンル】 ・ゲーム、インターネット ・グルメ ・コスメ ・サブカルチャー 【現在の業務内容】 ・大学院での研究を中心に活動しつつ、ライティング業務に興味を持っています。特に、AIやリサーチを活用した記事制作に強い関心があります。 【可能な業務】 ・リサーチを伴うライティング ・AIや機械学習に関する技術記事や解説記事の作成 ・AIツールを活用したコンテンツ制作(対応予定) ・Pythonを用いた基礎的なデータ分析やスクリプト作成 【自己アピール】 ライティングとAI技術の可能性に大きな興味を持っています。研究で培った分析力や問題解決能力を活かし、価値あるコンテンツを提供することを目指しています。また、これまでのアルバイト経験で培った多様な視点を生かし、読者に寄り添った記事制作を心がけます。 機械学習エンジニアとして、AIやデータを活用した技術解説や応用についての執筆にも対応可能です。 【ポートフォリオ】 ・現在執筆した記事はありませんが、実績作りに積極的に取り組みたいと考えています。 納期を守ることはもちろん、丁寧なコミュニケーションを心がけております。 ご連絡いただければ迅速に対応いたしますので、どうぞよろしくお願いいたします。
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