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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!
2016.4 BIツール・ETLツールのテクニカルサポート 2018.4~現在 データサイエンティスト・データアナリスト・データエンジニア・AI/DX/データコンサルタント・データサイエンス/AI/Python/ChatGPTインストラクター(講師)/メンター/コーチ・DX系プロジェクトのマネージャー/チームリーダーなど ■スキル ・SQL(MySQL, SQLServer, BigQuery, Athena, Snowflake, OracleDB)の経験有。 ・SPSS Modeler/StaticsやExcel、Exploratoryでの多変量解析の経験有。 ・BIツール(LaKeel BI, JasperReports, Looker Portal(旧Google Data Portal), Quicksight, Re:dash, Power BI, Tableau, Looker, Superset, NewRelic, Dr.SUM)でのダッシュボード開発やテスト経験有。 ・Google Cloud Platform(GCP:Cloud Stortage, Cloud Functions, Cloud Scheduler, Compute Engine, BigQuery, IAM管理), Amazon Web Service(AWS:S3, Glue, Athena, Quicksight, IAM管理)上でのデータ分析基盤の構築・運用に携わった経験有。 ・KH CoderやChatGPTでの言語処理ツールを用いた分析の経験有。 ・R言語やPython(有資格)で統計解析処理の開発経験および教育経験有。 ・R言語でWebアプリケーション(RShiny)の開発経験有。 ・また、大学時代に統計学を専攻していたため、統計の知識有(多変量解析レベル)。 ・ETL(Talend, AWS Glue, Airflow, SAS)ツールやPythonでのデータ加工・抽出の経験有。 ・スクレイピング(Selenium, BeautifulSoup, REST API)経験有。 ・Google App Script(GAS)での開発経験有。 ・kintone(有資格)での開発経験有。 ・その他Java, C, HTML, CSS, JavaScriptなどの言語経験有。
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)
こんにちは。プロフィールをご覧いただき、ありがとうございます。清水と申します。 常に迅速・丁寧を心がけ、開発を行っております。 ▼可能な業務 ・アプリ開発 ・自然言語処理を用いた感情分析システムの開発 ・画像認識を用いた自動車の障害物検知システムの実装 ・推奨システムのためのユーザー行動データーの分析と機械学習モデルの実装 ▼平日の稼働時間 ・週7日、1日あたり20時間 出来る限り対応させていただきます。 ▼連絡手段 ・Chatwork、Zoomなど、柔軟に対応いたします。また、メッセージの返信は土日祝関係なく、迅速に行います。 ▼得意分野 ・AI系 ・開発業務、サーバー構築、データーベースの構築、機械学習などの知識あります ※得意分野以外でも徹底的にリサーチします。 ▼これまでの職歴など 大学卒業後は大手企業に入社。E資格を取得。 その後転職し、15年ほど、開発業務を担当していました。 ▼取得資格など E資格 G検定 AWSSAP AWS Certified Machine Learning-Specialty AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution 統計検定 LPICLv3 情報安全確保支援者 ご興味を持っていただきましたら、ご連絡ください。 どうぞよろしくお願いいたします。
大学・大学院で統計学を専攻しこれまでデータサイエンティストとして活動して参りました。分野としては金融・マーケティングが中心で予測モデルの策定やLTV顧客離反防止施策の実施などを実施して参りました。ビジネス側と開発側どちらの経験もありアジャイル開発の現場から経営陣への分析報告なども行って参りました。また、案件に応じて様々な提案も逐次実施し、クライアントの分析ツールをエンドに導入した経験もあります。 技術としてはPython、SQL、Rが中心ですがDocker、Git、Linaxなどの経験もあります。また統計学だけでなく機械学習やディープラーニング、自然言語処理などの経験もございます。生成AIについてもスクールに通いながら自己開発を行っております。昨年来より生成AIガイダンスのアドバイザーやRAG構築PJのPMOを担当しました。 データサイエンス中心で活動して参りましたが、BIやバックエンド開発やマーケ活動やその補助など含め広くデータ活用に取り組めたらと考えています。また、これまでの経験をいかしつつ、分野や組織とらわれ様々な経験を積めたらと考えております。 ※現在他案件参画中ですが、平日日中の稼働可能
はじめまして! ①Pythonを活用したデータ分析・機械学習のハンズオンの実施 ②ChatGPTでブログを爆速で書くノウハウをレクチャー しています。 *ここでは、例として①についてご紹介します。 初心者でも直感的に理解できるよう、シンプルな解説と実践的な演習を大切にしています。 こんな方におすすめ! ✅Pythonをこれから学びたい ✅機械学習に興味はあるけど、どこから始めればいいかよくわからない ✅コードを書きながら実践的に学びたい ◆提供する講座の特徴 Pythonの基礎から機械学習まで →Google Colabを使って、環境構築不要で気軽にスタート! 必要に応じて、個人PCでのPython環境構築もサポートします。 ハンズオン形式 →実際にコードを書きながら学ぶことで、手を動かしながら進められます。 プログラミングはスポーツと同じ。理論も大切ですが実践が上達への最短の道です! 初心者向けに徹底解説 →専門用語をひたすら噛み砕いて説明。つまずきやすいポイントもしっかりサポートします。 文系出身の方大歓迎です! データを使った実験 →「気温とアイスクリームの売り上げ」のデータを使い、単回帰分析を体験できます。 ◆講座の流れ(一例) Pythonの基礎(環境構築、ライブラリ紹介) 機械学習とは?(AI・機械学習・ディープラーニングの違い) データ分析の実践(データ前処理) 単回帰分析の実装(気温とアイスクリームの売り上げの関係を分析) モデルの評価(決定係数の算出、トレーニング・テストデータの分割) 学んだことの振り返り&質疑応答(適宜) ◆講師について 理系のバックグラウンドを持ち、Pythonを活用したデータ分析・機械学習を独学で習得しました。 本業の会社員でもデータ分析、機械学習を行っています。経験と知識を活かし、社内でAI・DXの講師を務めています。 独学だったからこそ、初心者がつまづきやすいポイントを熟知しています。 2025年2月より、講師の経験を活かして初心者向けに「わかりやすく・実践的に」講座を提供していきます。 ご興味のある方は、お気軽にお問い合わせください! 皆様お一人お一人に合わせて、講義内容は柔軟に対応いたします。 あなたの「最初の一歩」を全力でサポートします!
◆ご挨拶 ・本業は、自動車部品メーカーでデータアナリスト兼、機械学習エンジニアをしています。 ・副業という位置づけになりますが、家庭の事情で現在休職中のため、フルタイムでのご対応が可能です。 ◆スキル ・データ解析(統計処理、可視化、将来予測、最適化など) ・解析結果の報告資料作成 ◆アピールポイント ・リーズナブルな単価(Lancersを初めて間もないため、期間限定的に薄利多売します) ・時間的な柔軟性(本業を休職中のため) ・高品質な対応(本業は売上4兆円メーカーの研究所に勤務するデータアナリスト) ◆実績 ・クライアントのグループ化と、効果的なアプローチの提案(ビジネスコンサルタントの方) ・機械加工仕上がり寸法の精度向上に寄与する因子の明確化(メーカー企画職の方) ・社内アンケート結果の統計解析、追加アンケートの内容提案(運輸サービス企画職の方) ※他サイトでも同様のタスク受注の実績あります。 対応可能な時間が増えたことを受け、受注の裾野を広げるためにLancersに登録しています。
こんにちは、「HirakoYuuki」と申します。 2024年現在、2歳半ともうすぐ1歳になるきょうだいがおります。 データサイエンティストではありますが、 データエンジニアリング・データアナリティクスも並行して仕事に臨んでいます。 ▼経験したこと データサイエンス業務:3年 Python:4年 Pandasなど:3年 DataBricks:2年 WordPress:1年 ▼可能な業務・スキル ①ライティング ②Python入門・統計学入門の指導/ レクチャー --- ①ライティング --- ランサーズでのライティングの実績はまだありませんが、 過去にWordPressで囲碁ブログを書いておりました。 月間PV数は200程度でしたが、囲碁歴が浅い人に向けたプロ対局の解説記事を50ほど執筆。 半年ほど書いて、囲碁の先生から囲碁教室の引き継ぎを依頼されました。 現在は、ニッチではありますが、マジック・ザ・ギャザリングにおける特定のデッキに関する知見をまとめたnote記事を書き始めました。 代表記事:【Explorer/ LotusCombo】MTGAで組めるの今年知ったので復帰した 副業として、ライティングに挑戦したく、ランサーズに登録しました。 何卒、よろしくお願いいたします。 --- ②Python入門・統計学入門の指導/ レクチャー --- IT専門学校において1年指導させていただきました。 成功例だけでなく、よくあるミスコードも併せて提示したことで、評価も4点満点中の3.6点をいただきました。 また、個人事業主で囲碁講師を1年半、アルバイトで塾講師も経験しました。 囲碁講師は老若男女関わらず30人、塾講師は小学4年生から高校3年生まで5科目の指導経験があります。 ▼活動時間 夜9時から11時に活動できます。 子どもの寝かしつけなどで作業開始や連絡が遅れたりすることもありますが、 可能な限り迅速に連絡いたします。 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!
私は本職で土木分野の研究職として、日々膨大なデータの解析やシミュレーション業務に携わっており、その中で培った論理的思考力とデータ処理技術を活かして、機械学習モデルの開発や、Excelを活用した作業効率化システムの構築を行っています。 「この作業、毎回手作業でやってるけど、本当はもっと簡単にできるのでは?」 そんな風に思ったことはありませんか? 日々の業務で、ルーティン化した作業や手間のかかる集計・処理業務がある方へ向けて、業務効率を劇的に改善できるツールや仕組みをご提案・開発いたします。 特に、Excelでの煩雑な作業を自動化するVBAや、手作業では気づけない傾向や異常を見つける機械学習技術は、業種を問わず効果を発揮します。 実務の中で本当に「使える」仕組みを提供することをモットーに、現場の感覚と技術的な知見を融合させた柔軟なサポートを心がけています。 ・業務で使用している複雑なExcelファイルをもっとシンプルにしたい ・データの整理やレポート作成にかかる時間を削減したい ・過去のデータをもとに、将来の予測や傾向分析を行いたい こうした課題をお持ちの方は、ぜひ一度ご相談ください。 「今あるものを壊さず、でも大きく変える」そんな現実的な効率化をお手伝いします。
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。
エンジニア歴2年弱、異常検知モデルの構築から、精度検証のPOC、システム構築から保守運用まで実務経験があります。 ▼可能な業務/スキル ・開発/Python, LLM基盤構築 ・分析/機械学習モデル構築, 要因分析 ▼資格 ・応用情報技術者試験 ・E資格 ・TOEIC800点
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。
自己紹介 翻訳・リサーチ・ライティングの分野で活動しているフリーランスです。 翻訳歴3年以上、技術文書・学術資料・ビジネスメールなど幅広い案件を経験しました。英語・フランス語の実務翻訳に対応可能です。2025年9月からフランスのグランゼコールに留学予定で、現地での学習・研究経験を活かした実践的なアウトプットを提供いたします。 専門は材料科学・工学系ですが、一般文書やIT関連、マーケティング文書なども対応可能ですのでご相談ください。 ▼可能な業務/スキル 英語⇔日本語翻訳(技術・学術・ビジネス分野) フランス語⇔日本語翻訳(日常会話・ビジネス・学術関連) リサーチ・資料作成(科学技術、海外文献調査など) ライティング/校正 ▼資格 TOEIC 900点台 大学院在籍(理工系・材料科学専攻) ▼実績例 学術論文の翻訳(日⇔英) 技術マニュアル・仕様書の翻訳(英日) ビジネスメール・契約関連文書の翻訳(日英・仏日) ※守秘義務の都合上、記載できない実績もございます。 個別にはお話できるものもございますので、ご興味を持っていただけましたらお気軽にご連絡ください。 ▼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。 連絡は基本的にいつでも可能です。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 科学技術の最新トピックを調べて整理すること 語学学習(英語・フランス語を中心に日常的に学習中) 新しいツールやAIを活用して効率的に作業すること
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!
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