Okuda Shigeharu

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

Yoshiroh Miyata

Takahiro Kubo

アマゾンウェブサービスジャパン合同会社, Developer Relations Machine Learning

Noboru Sakakibara

INTLOOP株式会社, シニアマネージャー

Ryohei Suzuki

株式会社電通テック, 経営企画室 経営管理部

Kei Shintou

ディップ株式会社, BizOps本部長

Accomplishments / Portfolio

AWS Certified AI Practitioner

Awards and Certifications

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）