日本人の一人でも多くの人がデータ利活用を実施できるように。
大規模データ構築やAIシステムの開発を業務内で学び、活用の現場を見ていくことで、日本の人々がデータ分析より使いやすく身近に感じるにはどうしたら良いのか?その答えを見つけていきたいなと思っております。
机上でないよりリアルな技術活用を肌身に感じたいと思い、AIを用いたシステム開発を行っているデータセクションでシステム開発営業の補佐としてインターンに応募いたしました。 インターンでは、基本的なビジネススキルをレクチャー受けながら、極性分析等の社内向け技術調査も行っておりました。
課外活動 マイナビビジネスコンテスト 準決勝出場 マーケティング分野を学んでいる中で、データ分析の重要性を感じ、情報分野を学ぶようになりました。
卒業論文の研究テーマです。TwitterAPIを用いて特定ニュースアカウントの拡散されたツイートと拡散されないツイートを取得し、前処理などの微調整なども加えながら判別器の精度を高めています。現在はまだ前処理や拡散の定義が甘く、またTF-IDF, word2vecとcosine類似度、ロジスティック回帰, SVM, などだけで分析しているため、Leave-one-out交差検証において、100回平均の精度61%といまだ低く改善方法として、前処理、意味解析でのベクトル化フェーズ、判別分析アルゴリズムなどの向上を考えています。 また、2018年にGoogleで発表されたBERTの利用も視野に入れています。