[業界横断] AI開発者です。画像認識はどこまでできるか、最先端のアルゴリズムや典型的なやり方などお伝えします。

■ 具体的な経験の内容

病院の CT、X 射線の画像を基づいて、某手術の術前計画に最適な製品を予測するAIを開発した。
その他、病院の画像データを分析し、難病予測ができるAIを開発した。
2020年度IBM新人研修のPython/ Data Case Work講師を務めた。

■ 実績や成果

今まで開発したAIの精度はいずれも80%以上超えた。

■ そのときの課題、その課題をどう乗り越えたか

AIと言っても、色々な手法やアルゴリズムがあり、その中に一番今の問題を解決できそうな、一番今手持ちのデータで導きそうなものは何かがどんなプロジェクトにおいても最初な難題であると思う。
それをちゃんとクリアできれば、すんなりとデータ分析、モデリング構築ができる。

■ 関連する論文やブログ等があればURL

査読付き公開論文：Re-discover Values of Data Using Data Jackets by Combining Cluster with Text Analysis,
Procedia Computer Science, Volume 112, 2017, Pages 2195-2203 (https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.08.111)
個人linkedin:https://www.linkedin.com/in/yanyuan-zeng-0453011a0/

■その他
地域: 東京
役割: データサイエンティスト