奥田 茂治

機械学習関連の業務に就くのが希望ですが、実業務で使用したことはありませんので、自分でここまで取り組んできた内容について記述します。
作成したソースは下記 github で公開しています。
<https://github.com/Shige-Oku/code_cd>
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###  資格
* G検定　2020#2 取得しました。（2020年7月）
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###  SIGNATE
* Biggner 限定のコンペに２度参加し、Intermediate に上がりました。
* 健診データによる肝疾患判定
* 債務不履行リスクの予測
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###  AI Quest
* AI Quest　2020に参加中です。（2020/10 ～ 2021/02末）
*第１ターム
　不良個所自動検出による検品作業効率化（製造業）
　AIを使用して部品製造工程の人員削減を図る。
　①画像データのヒストグラム平坦化
　②不要領域の削除
　③オーグメンテーションによる学習データの水増し
　④VGG16, VGG19, ResNet50を使用してのモデル構築
　⑤上記を転移学習および出力層に近い側を再学習するファインチューニング
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###  Kaggle
* Kaggleで予測したものを公開しています。
「900_Kaggle」
<https://github.com/Shige-Oku/code_cd/tree/master/900_Kaggle>
*タイタニック「001_Titanic」
<https://github.com/Shige-Oku/code_cd/tree/master/900_Kaggle/001_Titanic>
欠損値の対応、データの可視化、データの標準化、不要な特徴量の削除、ダミー変数への変換
「clean-2.ipynb」「EDA-1.ipynb」
決定木、ランダムフォレスト、ロジスティック回帰、SVM、ナイーブベイズ、XGBoost、ニューラルネットワークで、デフォルト、パラメータチューニングし予測する。
デフォルト
「001_01_DT.ipynb」「002_01_RF.ipynb」「003_01_LR.ipynb」「004_01_SVM.ipynb」「005_01_GNB.ipynb」「006_01_MNB.ipynb」「007_01_XGB.ipynb」「008_01_NN.ipynb」
パラメータチューニング（グリッドサーチ）
ナイーブベイズはチューニングなし
「001_02_DT.ipynb」「002_02_RF.ipynb」「003_02_LR.ipynb」「004_02_SVM.ipynb」「007_02_XGB.ipynb」「008_02_NN.ipynb」
結果
「900_001_model_compare.xlsx」
　決定木をパラメータチューニングした79%が一番精度（accuracy_score）が良かった。
　各モデルパラメータチューニングでおおよそ2～3％精度をあげることができた。
苦労した点
　SVM、XGBoostのパラメータチューニングで学習に時間がかかったので、データ型の見直しとパラメータの不要な組み合わせを減らすようにしました。
改善する点
　SVM、ニューラルネットワークがパラメータチューニングしたらデフォルトより精度が落ちました。
　与えるデータの見直しやパラメータの組み合わせを考える必要があります。
　
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### codexaで受講した講座
* Numpy 入門
* Pandas 入門
* Matplotlib 入門
* 線形代数 入門
* 統計 入門 (前編)
* 統計 入門 (後編)
* 線形回帰 入門
* 実践チュートリアル 線形回帰
<https://github.com/Shige-Oku/code_cd/tree/master/008_Lenear_regression>
* 実践チュートリアル ロジスティック回帰
<https://github.com/Shige-Oku/code_cd/tree/master/009_Logistic_regression>
ロジスティック回帰で「Mushroom Classification」データセット使用してキノコを有毒/無毒を判定。
* 実践チュートリアル 決定木とランダムフォレスト
<https://github.com/Shige-Oku/code_cd/tree/master/010_Decision_tree>
決定木で「Diabetes Dataset（糖尿病のデータセット）」を使用して、糖尿病患者の1年後の疾患進行状況を予測。
ランダムフォレストで「ウィスコンシン乳がん診断（Breast Cancer Wisconsin Diagnostic)」を使用して、良性腫瘍（benign)か悪性腫瘍(malignant)を分類。
ランダムフォレストで「アメリカワシントン州のキング郡（King County）内の不動産物件の価格」を使用して、住宅価格を予測。
* 実践チュートリアル サポートベクターマシン
<https://github.com/Shige-Oku/code_cd/tree/master/011_SVM>
SVMで「Iris（アイリス）」データセットを使用して、アヤメの品種を分類。
「グール、ゴブリン、ゴースト...でたー!」を使用して、モンスターを分類。
グリッドサーチを使用してハイパーパラメータチューニング。
* 実践 チュートリアル ナイーブベイズ
<https://github.com/Shige-Oku/code_cd/tree/master/012_Naive_Bayes>
ガウシアン・ナイーブベイズで「Iris（アイリス）」データセットを使用して、アヤメの品種を分類。
* 実践チュートリアル XGBoost
<https://github.com/Shige-Oku/code_cd/tree/master/013_XGBoost>
XGBoost（決定木）で「Iris（アイリス）」データセットを使用して、アヤメの品種を分類。
「Concrete Compressive Strength Data Set」を使用して、コンクリートの強度を予測。
グリッドサーチを使用してハイパーパラメータチューニング。
* 実践チュートリアル はじめての画像認識
<https://github.com/Shige-Oku/code_cd/tree/master/014_CNN>
Keras、OpenCVを使用。
CNNで「MNIST」を使用して、手書き数字の分類。
callbackを使用してのEarlyStopping。
「Chest X-Ray Images(Pnuemonia)」データセットを使用しての肺炎予測。
ImageDataGeneratorを使用してのデータ拡張。
*LightGBM
<https://github.com/Shige-Oku/code_cd/tree/master/015_LightGBM>
LightGBMで「Kuzushiji-MNIST」（KMNIST）を、49文字での分類。
上記を、あ行と か行の10文字に縮小しての分類。
*「001_senkei_daisuu」～「015_LightGBM」にやった内容をメモにまとめソースを公開しています。
<https://github.com/Shige-Oku/code_cd>
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### Udemyで受講した講座
* はじめてのPython 少しづつ丁寧に学ぶプログラミング言語Python3のエッセンス
* ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習
* 少しずつ丁寧に学ぶ人工知能向けの線形代数
* ディープラーニング  Pythonでゼロから構築し学ぶ人工知能（AI）と深層学習の原理
* みんなのディープラーニング講座 ゼロからChainerとPythonで学ぶ深層学習の基礎
* 【4日で体験しよう！】 TensorFlow, Keras, Python 3 で学ぶディープラーニング体験講座
* 【TensorFlow・Keras・Python3で学ぶ】時系列データ処理入門
* 【ゼロからおさらい】統計学の基礎
*【PythonとStanで学ぶ】仕組みが分かるベイズ統計学入門（学習中）
ベイズの定理、モンテカルロ法、MCMC、M-Hアルゴリズム、Gibbsサンプラー、ハミルトニアンモンテカルロ、階層ベイズモデル、状態空間モデルについて。
PyStanで単回帰、ロジスティック回帰、重回帰を実装。
<https://github.com/Shige-Oku/code_cd/tree/master/800_Udemy/801_Bayesian_statistics>
一部ですが「PycharmProjects」にまとめてます。
<https://github.com/Shige-Oku/code_cd/tree/master/PycharmProjects>
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### Aidemyで受講した講座
* データクレンジング
* 機械学習におけるデータ前処理
* 教師なし学習
* スクレイピング入門
* CNNを用いた画像認識
* 自然言語処理基礎
* 日本語テキストのトピック抽出
* ネットワーク分析入門
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### AtCoder参加と過去問題
* AtCoder Beginner Contest に継続して参加します。（Pythonで参加）
* 過去問題は300点問題を中心に解いています。
「002_Past_issues」に各ポイントごとに説いた問題をまとめています。
<https://github.com/Shige-Oku/code_cd/tree/master/000_AtCoder/002_Past_issues>
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### GCP
* QuickLab、GCPのチュートリアル、セミナーなどでやった内容、使用したコマンドをまとています。
「000_GCP」
<https://github.com/Shige-Oku/code_cd/tree/master/000_GCP>
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### 今後
当面は下記を実施します。
* AtCoder対策。
*「データサイエンティスト100本ノック」（Python実施中。SQLもやる予定）。
* 2020/3下旬からKaggle 、2020/9月からSiGNATE に参加しており継続します。
  継続することでデータの前処理、可視化、特徴量エンジニアリングを重点的にやろうとしてます。
* ランダムサーチ、hyperopt、optuna、GpyOptなどを使用したハイパーパラメータ調整

上記ができ次第、下記もやりたいと考えています。
* 領域分割、物体検出、姿勢推定、トラッキングなど
* 自然言語処理と強化学習、教師なし学習の実装
* アンサンブル学習（スタッキング）での予測
* 転移学習、ファインチューニング、分散学習、メタ学習
* PyCaretの実装、動作確認（前処理、可視化、パラメータチューニング、モデル比較など一通りできそうなので）
* Webスクレイピングなどによるデータ収集

学習

コムチュア株式会社 / デジタルソリューション

朝倉 光一

目黒広告社, 朝倉チーム／クリエイティブ・ディレクター

岡田 拓也

株式会社マネジメントソリューションズ（英名：Management Solutions co.,ltd.）

清水 大介

株式会社オカキチ, テクニカルディレクター

岡田 陽介

株式会社ABEJA, 代表取締役社長CEO

Nanase Toyoshima

実績

AWS Certified AI Practitioner

受賞と資格

仕事で使えるインフラストラクチャサービス

仕事で使える仮想化・コンテナ・サーバーレス技術

システム開発で利用したことがある OS

仕事で使えるミドルウェアサービス・製品

扱えるモニタリング / オブザーバビリティツール

仕事で使えるプロジェクトマネジメントツール

仕事で使えるコミュニケーションツール

仕事で使えるメインフレーム・アーキテクチャ

持っているWebマーケティングの資格

持っているプロジェクトマネジメント資格

携わったプロダクト・サービスの種類

運用・保守・サポート経験のある製品

携わったプロダクト・サービスの段階

経験したプロジェクトの契約形態

参画経験のある工程（ウォーターフォール）

直接マネジメントしたことのある人数

ステークホルダーの人数（合意形成が必要な人数）

経験したプロジェクト規模（メンバー数）

経験したプロジェクト規模（期間）

奥田茂治

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