Hirotoshi Uchino

宇宙天気予報システムの開発に向けて、Dst 指数と呼ばれる地磁気の擾乱具合を表すパ ラメータの時間変動の予測モデルを開発中です。Gruet et al. (2018) を参考に、現段階では LSTM + Gaussian Process (GP) のモデルを採用しています。GPの導入により、一定幅の確信 区間を加えた形で予測を行うことを可能としました。

宇宙天気予測システムの開発に向けたDst指数予測

Stanford Natural Language Inference (SNLI) という、与えられた文章とその仮説について、 (合致)・(矛盾)・(いずれでもない)、を回答する三値分類タスクに取り組んだ。モデルは、自 然言語処理分野における機械学習モデルのブレークスルーとなった Transformer 内の Multi- Head Self-Attention を用いたモデルをKeras + Tensorflow で実装。単語埋め込み次 元を分割してMulti-Head化することで精度向上することを確認。

Multi-Head Self-Attentionを用いたSNLIタスク実践

Youtube の特定のジャンルをカテゴリごとに自動でキュレーションするWebアプリを開発し 。Youtube API で動画の情報を収集し、動画のジャンル・トピックの定義に基づいてデー タを Coud Firebase に蓄積。Webアプリは、スマホで見ることを前提とし たデザインとして、Nuxt.js ベースで作成。また、公開はしていないものの、自動のトピック分けができていない動画に対して手動でアノテーションするための、ダッシュボードライク な補助アプリも同時に開発。

Youtube 動画キュレーションWebアプリの作成

Geospatial Hackers Program　GEOSPATIAL HACKER(最優秀)賞

株式会社HACARUS, プラットフォーム事業部・テックリード

株式会社HACARUS / プラットフォーム事業部・テックリード