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生物測定学研究室, 東京大学大学院 / 修士 (データサイエンティスト)
私の強みは、データ解析に伴う数値改善を最大化できるよう働きかけられることです。データを基にがんの進行過程予測を成功させるには、ロジカルな思考力と分析力(AI×画像診断, 自然言語処理)を磨いて参りました。業務ではPythonとC++を使用しております。
機械学習によるがんの進行過程析法 (https://www.youtube.com/watch?v=_3u06pL-zds)(https://doi.org/10.1093/molbev/msz020)
o 新型の高速シークエンサーの巨大配列データから、特別な機械学習アルゴリズム(変分ベイズ学習、ノンパラメータベイズモデル、混合モデル)と並列計算(メッセージ パッシング インターフェース、MPI)に基づいた信頼できる情報を効率的に抽出するための手法を研究しています。(High-speed Machine Learning Project)