Oi Ryota

ブロンズメダルを獲得。
さまざまなデータを元に自転車の利用可能台数を予測。
機械学習モデルにはxgboostを使用。
最初に回帰分析を行い、特徴量の相関を分析。
計量経済学で学んだ、ダミー変数を用いて特徴量を新たに作ることで予測精度を向上させた。

SIGNATE Student Cup 2021秋：オペレーション最適化に向けたシェアサイクルの利用予測

二値分類タスクを機械学習モデルを用いて予測。
主に使ったのは勾配ブースティングモデルのxgboost。
特徴量エンジニアリングを行い、予測性能を向上させる手法を学んだ。

ITスタートアップ企業, AIエンジニア

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