CS学部の大学2年生です。自然領域処理とデータサイエンスを中心に、社会課題を解決する技術を学んでいます。
- Publication: IIAI AAI 2025 Winter (Full Paper Accepted)
- Paper: Available on IEEE Xplore
- Key Technology: BERT, Mean Pooling, Cosine Similarity
- Highlight: 判定基準のデータを入れ替えるだけで、個人の価値観に応じた炎上リスク予測が可能な手法を提案。
| Competition | Score | Model | Summary |
|---|---|---|---|
| Disaster Tweets | 0.83236 | DeBERTa v3 | URL除去等の前処理と学習率スケジューラーによる最適化 |
| Spaceship Titanic | 0.79775 | LightGBM | 客室番号の分解や家族構成の推定による特徴量エンジニアリング |
- Python: 1年の経験。データ前処理から深層学習モデル（BERT, DeBERTa, LightGBM）の実装、評価まで一貫して行えます。
- R: 基礎的な統計解析・データ操作が可能です。
- Java: 変数、条件分岐、ループ処理といった制御構文の基礎を理解しています。
- Deep Learning: PyTorchを用いたFine-tuning、Mean Poolingによるベクトル抽出。
- Machine Learning: Scikit-learn, LightGBMを用いた分類タスク、特徴量エンジニアリング。
- Data Visualization: Matplotlibを用いたデータ分布の可視化、分析。
- Editors: VS Code, Google Colab, Kaggle Notebooks
- OS: Windows, Linux (Ubuntu - 基本的なコマンド操作が可能)
- Math: 線形代数（機械学習の基礎理論の理解に活用）
- English: シンガポールでの語学研修に参加し、国際的なコミュニケーションへの意欲があります。
- Zenn: 技術記事・学習記録
- LAPRAS: 技術スコア・ポートフォリオ
大学の課題だけでなく、実社会のデータを用いたモデル構築や研究活動に積極的に取り組んでいます。インターンシップや共同開発のお誘いをお待ちしております！