深層学習を用いた物体検出におけるエンジニアの経験について話せます

謝礼金額の目安(1時間あたり) 20,000

経験内容

  • WEB(EC通販)
  • エンジニア

1:2017年12月時点で深層学習を用いた物体検出でできることにお答えできます。
2:お客さまにあった深層学習を用いたシステム構築の提案ができます。
3:深層学習の技術を用いたシステムを構築するにあたっての明確なフローの提示をさせて頂きます。
4:事前にコンサルティング内容を調整させて頂き、無駄なお時間を使わないように配慮致します。

この分野は今後どうなると思いますか?

スマフォが普及したためデータが増えてきており、深層学習が成果を出しやすい環境が整ってきています。深層学習は複数の情報源を利用して性能を上げることが可能なのでデータを獲得しやすい現状において成果を出しやすくなっています。
ただし学習データのラベル付のコストやパラメータチューニングなどの問題があるため、一概に試すべきではないです。
これらの点も踏まえてコンサルティングできると思います。

どんな人にアドバイスを提供したいですか?

深層学習を用いて物体検出システム構築をしたい方

いつごろ、何年くらいご経験されましたか?

2017年〜

どちらでご経験されましたか?

奈良先端科学技術大学院大学(2011年から2013年)
TIS株式会社(2015年から2016年)
ポート株式会社(2016年〜2017年2月)
株式会社カブク(現在

その時どのような立場や役割でしたか?

奈良先端科学技術大学院大学に在籍していた時は理論的な側面に従事し、研究を行い、国際学会で発表する成果を出せました。
"An empirical comparison of joint optimization techniques for speech translation." INTERSPEECH. 2013.
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TIS株式会社では深層学習をビシネス適用できないか検証することを行いました。
最新の技術であるchainer, Watsonなどを用いた人工知能技術の研究開発を行い、下記のような発表やプロダクトを開発しました。
・Chaierを用いた音声からの感情識別の結果をPyConで発表
https://pycon.jp/2015/ja/proposals/vote/110/
・Watson Hackthonでの結果およびその効果
第1回 IBM Watson ソフトバンク賞
http://event.samurai-incubate.asia/watson-hack3/
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ポート株式会社では人工知能に必要な大量のデータ収集から加工しそれを利用した検索エンジンの開発まで行っているため人工知能技術が実運用のどの部分で適用可能か判断して適用しています。
OSS活動としてチャットボットの開発をしております。
PyConで下記の内容を発表(Pythonというプログラミング言語のカンファレンス)
ニューラルネットワークのフレームワークであるChainerで始める対話Botの作成
https://pycon.jp/2016/en/schedule/presentation/10/
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株式会社カブクでは3次元検索エンジンの開発と機械学習による識別処理、深層学習による物体検出、深層学習による異常検出を行っています。
EuroPythonで下記の内容を発表(Pythonというプログラミング言語のカンファレンス)
How to appy deep learning for 3d-object
https://ep2017.europython.eu/conference/talks/how-to-appy-deep-learning-for-3d-object

期間
2015年 〜 2017年頃
関連する職歴
  • 株式会社カブク Research&Development
  • ポート株式会社 研究開発部
  • TIS株式会社 研究開発部

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    アドバイザーの回答の質や依頼に適した方かはどうやって判断すればいいですか?

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    アドバイザーとのメッセージは無料です。気になる点は、謝礼を決済する前に直接アドバイザーにご確認ください。

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    スポットコンサルを依頼することが決まった時点で、決済が必要になります。謝礼の決済をもって、スポットコンサルは正式に確認予約されます。

その他スポットコンサル時のFAQ

氏名:非公開

株式会社カブク / Research&Development


2013年4月~2016年2月 TIS株式会社 --------------------------------------------- 大手システムインテグレーターのTIS株式会社で金融システム部門からキャリアをスタートし、最初の2年間は大規模システムの設計、開発、テスト、導入までを行って参りました。規模3億円のプロジェクトを期限に間に合わせて、システム導入致しました。後に研究開発部門に移り、人工知能技術の開発に従事し、音声からの感情識別、言語モデル、機械翻訳、対話モデルの作成を行ないました。オープンソースの開発やPyconなどのカンファレンスでの発表経験を持ち、豊富な知識と実装力で高度なプロダクト作成を行なってきました。 2016年3月~2017年1月 ポート株式会社 --------------------------------------------- ポート株式会社で検索エンジンの開発をしていました。3ヶ月程度でクロラーの約100倍の効率化を実現しました。またポータビリティの担保のためDockerを用いた環境構築も行いました。 2017年2月~ 株式会社カブク --------------------------------------------- 3Dモデルの解析を深層学習を適用してプロダクト化することをやっています。 図面からの情報抽出を画像識別、物体検出処理を用いてやっています。 ・ブログ Qiita:http://qiita.com/GushiSnow ・コード Github:https://github.com/SnowMasaya ・発表資料 http://www.slideshare.net/Gushi ・執筆 「Elasticsearchと対話Botによる対話型の検索システム」連載一覧 https://codezine.jp/article/corner/673 ・EuroPython 2017 How to apply deep learning for 3D object https://ep2017.europython.eu/conference/talks/how-to-appy-deep-learning-for-3d-object ・Python Conference ニューラルネットワークのフレームワークであるChainerで始める対話Botの作成 https://pycon.jp/2016/en/schedule/presentation/10/ ・Watson Hackthon http://www.asahi.com/and_M/interest/bcnnews/Cbcn2016021909.html ・国際学会発表 "An empirical comparison of joint optimization techniques for speech translation." INTERSPEECH. 2013.

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