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アマゾンウェブサービスジャパン合同会社 / Developer Relations Machine Learning
千葉出身、つくばも愛する。 趣味はマラソン、テニス、ダーツ、音楽など。好きなバンドはELLEGARDENとthe HIATUS。興味の対象は無差別なので、知識・趣味は広く浅く時々深い。他の人にひらめきを与えることが好き。業務と技術がわかるエンジニアでありたい。 TIS株式会社ではフィナンシャルサービス部で、財務/非財務一体の企業評価を目指し研究・評価に従事しています。
Tech-Circle #23 人工知能時代の音楽制作への招待 - Google Magenta 解説&体験ハンズオン - を開催しました！
技術書典2に、機械学習による音楽制作本と、ビジネス適用の進め方本を出展しました
株式会社Albert様と共同で、機械学習関連論文読み会を開始しました
Tech-Circle #18 Pythonではじめる強化学習 OpenAI Gym 体験ハンズオンを開催しました
kintone Café Japanにて、kintone x Slack x Google APIで実現する簡単名刺管理のハンズオンを行いました
自分自身「決める」ということが結構苦手なので、「あらゆる意思決定をモデル化して再利用可能にする」をテーマに、特に企業評価の決定を財務・非財務データを利用しモデル化していきたいです。
機械学習を用いたプロダクト開発の進め方を普及すること、AWSが機械学習を始めるのに最適な環境になるようサービス自体の改善に取り組んでいます。
プロダクト開発チームでの機械学習の活用を支援するため、プロダクトマネージャー、エンジニア、データサインティスとの3者共同で行うワークショップを開発し公開。
先進的な技術を学び、より現場を助ける提案を行う。
業務領域を理解して、お客さまと一緒に技術とシステムで問題を解決する。
技術的に腕試しをしたかったのと、純粋に楽しかったため、とにかくハッカソンに出場していた時期。また、お題に対して技術で答えることが性に合うとも感じていました。 ハッカソンでは色々なデバイスを使えるので、新しい技術や知識をとりこむこと自体も楽しかったです。
政治経済から生活まで、様々な問題をシミュレーションや統計モデリングを用いて予測することを学ぶ。
その名の通り、リサイクル活動、環境系の活動をするサークルに所属。 特別エコに興味があったわけではないが、サークル勧誘の際に「環境問題とか深く話せる機会ほしくない？」と言われて、確かにそうかもしれないと思い入部しました。 活動内容としては、リサイクル市など行っていました。
機械学習に関するニュースや情報を、週刊新聞的にまとめてニュースレターを送る「Weekly Machine Learning」を運営しています。
強化学習
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日本酒
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TIS株式会社 / テクノロジー＆イノベーション本部 戦略技術センター
機械学習を AWS 上でプロダクション運用しているデベロッパー・データサイエンティストのためのコミュニティイベント「ML@Loft」 と「Machine Learning Production Pitch」とコラボイベントに登壇しました。 私は「ESG評価を支える自然言語処理基盤の構築」というテーマで、研究開発現場での機械学習活用におけるリアルな課題とその解決方法をお話しました。 当日の様子はこちらのレポートから https://aws.amazon.com/jp/blogs/startup/event-report-ml-at-loft-6/
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