株式会社とめ研究所 / 第一開発部
聴覚フィルタバンクのMatlab化
【案件】大手自動車メーカー研究所向け/両耳データ解析プロジェクト 【役割】プログラマー 【担当業務】 ・お客様の移植要件の検討・調整等の打ち合わせに参加、議事録の作成 ・Python スクリプトを MATLAB に移植する ・MATLABを用いた移植実装・高速化・テスト
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Pengbin Huang
株式会社とめ研究所 / 第一開発部
常に自分を高め続けることを目指している できないことを努力してできるようになるのを一番楽しむ 現在京都に在住しており、AI Engineerを勤めている ---------------------------------------------------------------------------
Personal Achievements
Personal Achievements
Personal Achievements
- 自己学習
#dive to deep learningを読み終わる #Torch.lightningを試し #AWSなどを使うクラウドでML,DLのアルゴデプロイ #Sparkなど簡易フレームワークでWeb appを作ってみる #勉強目的として興味あるKaggle contestに参加 #データ前処理、pipelineなどデプロイに関連する技術の学習 #経験のない画像データと音声データの処理を勉強
Ambition
In the future
最近の課題: 2025/02 E検定講座修了 E検定受験
株式会社とめ研究所10 months
第一開発部Present
- Present
人工知能、機械学習・ディープラーニング、データサイエンス、画像処理、検査・計測・ロボット、自然言語処理などの新アルゴリズム応用開発
- 半導体部品観察画像分類技術の開発
Key Word: PyTorch, lightning, Pillow anomaly detection(rd4ad), data generation(anomaly) transfer learning 欠陥種に対して汎用的欠陥検出が可能なモデルを開発(欠陥検出、欠陥分類それぞれ) 欠陥抽出と欠陥画像生成による水増やしによる精度向上の検証 モデルチューリング、転移学習（今年はそこまでやらない）
- 人作業動作の獲得ソフトウェア開発
Key Word: Kotlin/JAVA, Python, MediaPipe, OpenCV-Python, PyRealsense Kalman filter, position calibration RGBカメラ、スマートグラスから動画像、スマートウォッチからのIMUなどのデータを取得しカルマンフィルタなどでデータ処理を加え人手の姿勢判断（向き）と位置（腰にある座標系に対して）決定する
- 聴覚フィルタバンクのMatlab化
【案件】大手自動車メーカー研究所向け/両耳データ解析プロジェクト 【役割】プログラマー 【担当業務】 ・お客様の移植要件の検討・調整等の打ち合わせに参加、議事録の作成 ・Python スクリプトを MATLAB に移植する ・MATLABを用いた移植実装・高速化・テスト
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京都大学2 years
経済学研究科経済学専攻
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上級経済学知識、統計数理、機械学習でデータ分析を習得 修論研究は株式市場に関するSNSコメントの感情分析の手法比較(sentiment dictionary,ML,DL)
- Comparative Study of Text Classification Techniques on Chinese Social Media Data for Stock Sentiment Analysis(中国のソーシャルメディアデータにおける株式センチメント分析のためのテキスト分類技術の比較研究)
私の研究テーマは、GUBAという金融フォーラムから得られた中国語のテキストデータに対するセンチメント分析です。この研究では、データセット内で最も優れた性能を発揮する手法を見つけるため、様々な手法を用いて比較分析を行っています。 まず、絵文字を含むデータセットと含まないデータセットの両方で、各手法のセンチメント分類の精度を比較しました。その結果、テキストデータに絵文字が含まれていると、データセットのセンチメント認識の精度が向上することが示されました。 次に、感情辞書(Sentiment Dictionary)に基づく手法については、分類の精度向上のために感情辞書の構築方法を改善しました。既存の文献を参考に、複数の単一感情辞書を統合し、比較的大規模な辞書を作成しました。同時に、Skip-gramとSO-PMIを用いて作成した拡張辞書の精度を比較し、分類におけるその有効性を検証しました。 さらに、異なる感情分類手法の比較から見ると、感情辞書に基づく手法は理解しやすいが、その精度は完全に辞書の構築に依存していて、感情辞書のスタイルや領域が不適切だと精度が急激に低下します。一方、BERTモデルにfine-tuningを行うことで金融分類タスクに適応させ、感情辞書よりも少ない前処理作業が必要で、人間の作業を一部節約できることが明らかになりました。これらの結果は、感情分析の手法選択において重要な示唆を提供します。
- - データ同化コースの宿題
非線形、時系列データとかを扱う カルマンフィルターなどの方法で測量したデータの処理調整
- データ分析課程アサインメント
よく使われる機械学習手法の実装(主にScikit-learn)
武漢大学-Wuhan University4 years
経済学部 経済学専攻 (ダブルディグリー)
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経済学専攻では、統計学と計量経済学を中心に学びました。特に、データを用いた経済問題の分析手法に注力し、回帰分析や時系列分析を活用した実証的な研究に取り組みました。これにより、経済現象を定量的に捉え、データを基にした政策評価や予測を行うスキルを習得しました。
工学部 社会基盤工学科 卓越エンジニア育成プログラム
測绘工程（Surveying Engineering）を専攻し、大学で空間情報技術、衛星測位、リモートセンシング（RS）、地理情報システム（GIS）などの理論と技術を学びました。 学びの特徴として、空間データの取得・分析やナビゲーション、衛星の軌道計算、環境(建物の変形などを)モニタリングといった応用
- 卓越エンジニア育成プログラム実習
四年間夏休みに領域別の測量学の実習を体験した： 衛星暦データを処理して、衛星データを取得する。 測地データを収集し、高度データを解算する。 異なる地物の座標を収集し、大縮尺の地図を作成する。 重力計を用いて、異なる地点のデータを収集し、重力勾配を測定する。 OpenCVの簡単な処理関数を利用して、与えられたリモートセンシング画像データを処理し、テーマ別地図（水資源、地形分布）を作成する。 Key word: Python（Scipy、ArcEngine）：Pythonプログラミング言語とScipy科学計算ライブラリ、ArcEngineモジュールを利用して、空間データの処理と分析を行いました。 C#（GPS-RTKデータの処理、ウィンドウアプリケーションの開発）：C#を使用して、高精度GPS-RTKデータを処理するアプリケーションを開発し、データの視覚化とインタラクションのためのユーザーフレンドリーなグラフィカルインターフェースを設計しました。 ArcGIS、QGIS（ラスターデータの処理）：ArcGISとQGISを活用して、ラスターデータの管理、分析、視覚化を行い、地理データ処理の効率を向上させました。
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Skills
Accomplishments / Portfolio
言語
- English - Native
- Japanese - Professional
- Chinese - Native
- Mandarin - Native