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見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑 | 翔泳社
教師あり学習のアルゴリズムの解説を執筆、担当箇所は次の通り 第2章 教師あり学習 01 線形回帰 02 正則化 03 ロジスティック回帰 04 サポートベクトルマシン 05 サポートベクトルマシン（カーネル法） 06 ナイーブベイズ 07 ランダムフォレスト 08 ニューラルネットワーク 09 kNN
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杉山 阿聖
Citadel AI / Software Engineer
We help AI team to monitor and test their applications.
Machine learning engineer. Contributor of TensorFlow (TFX and Documentation) and Kubeflow Pipelines (SDK)
この先やってみたいこと
未来
機械学習を本番適用するためのサービス基盤についてのデザインパターンの確立 新規機械学習アルゴリズムの検証
Software Engineer（副業）
Software Engineer & MLOps specialist
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株式会社マネーフォワード5年間
Advisor現在
- 現在
Advisor as a MLOps Specialist
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Repro Inc.3年間
Software Engineer
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Repro AI Lab における Software Engineer として機械学習基盤の設計・構築、新規機械学習サービスの企画・検証、データサイエンスを用いる機能開発、企画検討の支援を実施
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SENSY株式会社6ヶ月
リサーチャー
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データサイエンティストとして、SEALS (SENSY AI Labs) で受託型の機械学習の PoC およびプロダクト開発の支援を実施
名古屋大学 大学院2年間
計算機数理科学専攻
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数学基礎論、特に集合論を専門とする研究室にて、マーティンの公理とその系について研究。
名古屋大学7年間
工学部 電気電子・情報工学科
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一般的な情報系コースの基礎教養 卒業研究は人間工学分野における、3D映像の視聴と疲労の関係に関する研究
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