自己紹介
東京大学大学院の機械学習の研究室で修士号を取得し、2回インターンでデータ分析や機械学習の経験を積んだ
データ分析インターン
【業務内容】
・データクレンジング
・データ分析
・広告データに関する Python と SQL のコードを作成
・将来のコンバージョン予測に Light GBM を使用
■データ分析インターン
【業務内容】
重いブレーキと予期しない方向転換に関するデータを収
集するコードを作成しました。
・分析項目の策定
・データクレンジング
・データ分析
【実績】
XG Boost を使用して、重いブレーキと他の状況との相関
関係を分析しました約 90%の精度を達成し、80%の危険な
道路を正しく識別しました。
得意分野・活かせる知識
・Python、SQL、R、C⁺⁺等のスキル。
・機械学習、統計の知見。
・中国語、日本語、英語の 3 ヵ国語使用可能。
大学院での研究 機械学習による株価予測
SNS のつぶやき等の経済データを活用し、株式市場の反応で最大の利益を得る政策を模索 Transformer
を使ったモデルと CNN で AI を設計
・Kaggle コンペティション Google Brain - 人工呼吸器の圧力予測
機能エンジニアリング、KMeans、および XG Boost を使用して、患者の肺に接続された人工呼吸器をシ
ミュレートしました。
機能、モデリング、およびコーディングに関する情報を検索するためのチームを編成銅賞
・カード会社データのデータ分析
東大の授業でのカード会社の分析データを分析
Light GBM を使用した将来の消費者支払いの予測
- 稼働時間の目安
- 対応可能です
- 稼働単価の目安
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基本単価:1,200 円 / 時間
- 得意なカテゴリ
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データクレンジングChatGPT開発AIチャットボット開発機械学習・ディープラーニングデータ分析・統計解析
- 得意な業種
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実績あり IT・通信・インターネットコンサルティング・シンクタンク
- 得意なスキル
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AI開発 3年Pandas 2年Python 5年scikit-learn 2年SQL 1年
- 登録日
- 2023年8月11日
- メッセージ返信率
- ---%
- メッセージ通知
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お知らせメールの受信アプリの通知
実績・評価
ビジネス経験
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広告のユーザースコアデータをLightGBMで予測 PR-AUCを10％向上
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自動運転の異常運転のデータ分析 80％の異常運転を解釈
資格
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JLPT N1
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TOEFL ibt
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基本情報技術者