岩手大学大学院 / 情報工学系
人型ロボットの関節角度誤差低減(国際学会で発表済)
機械学習手法を用いてロボットの関節に発生する誤差を動的に学習可能。ロボットの動作中にデータ収集と並行して学習、誤差を予測して動作精度を向上させます。2018年に国際学会(査読あり)で発表済み。
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株式会社ScaleData / エンジニア
【自己紹介】 初めまして! 私は現在、フリーランスエンジニアとして活動しています。 主にシステム開発、データ分析などを経験し、現在はBIダッシュボード開発と生成AIの技術検証を行っています。
データ活用や自動化プロジェクト経験をさらに積んでいきたいと思っています。
【ダッシュボード開発】 ・データマート設計、作成(Snowflake) ・BIツールTableauを用いたダッシュボード設計、開発、保守運用
【HTML/CSSのローコードサービス開発】 WebページのDOM構造推定技術の調査・検証や新機能追加などを行った。 論文調査・検証から設計、実装、テスト、バグ調査、リファクタ等を担当。
HTMLは階層構造(DOM)であらわされるので、 カンプ画像からHTML/CSSを生成するためにはWebページの各要素たち(ボタンや画像、テキスト等)の関係性やWebページ全体の構造の情報が必要です。 それを推定するために、最新研究の論文調査や古典的学習手法の応用等を検討していました。
【車載ソフトウェア開発】 データ分析や機械学習システム開発業務に従事。 主に、カメラや電波センサを使った体格判別アルゴリズムや乗員検知システムの開発を行った。 PoC、レポート作成、詳細設計から実装、テスト等を担当。
電波センサによって得られた乗員データ(3次元の点群)を用いて、機械学習手法による体格判別アルゴリズム先行開発。 データの前処理・選定、新しい特徴量の検討等をしつつ、簡易的な手法としてSVMを用いた評価をしていました。
機械学習手法を用いてロボットの関節に発生する誤差を動的に学習可能。ロボットの動作中にデータ収集と並行して学習、誤差を予測して動作精度を向上させます。2018年に国際学会(査読あり)で発表済み。
岩手大学大学院 / 情報工学系
機械学習手法を用いてロボットの関節に発生する誤差を動的に学習可能。ロボットの動作中にデータ収集と並行して学習、誤差を予測して動作精度を向上させます。2018年に国際学会(査読あり)で発表済み。