shin jaewon

CNNを用いた画像分類モデルを開発し、製造環境を想定した不良検出システムを構築しました。

TensorFlow / Kerasを用いてモデルを作成し、約1000件の画像データを用いて学習と評価を行いました。
データセットのクラス不均衡を考慮し、Confusion MatrixやROC Curveなどを用いてモデル性能を分析しました。

また、FastAPIを用いて機械学習モデルをREST APIとして実装し、画像アップロードによる推論システムを構築しました。


機械学習による不良検出システムの開発

CNNを用いた不良検出モデルをFastAPIでAPI化してみた

韓国国立公州大学 / 機械自動車工学科

Accomplishments / Portfolio

Publications

Python3

TensorFlow / Keras

FastAPI

MySQL

Git / GitHub

Machine Learning

Image Classification

REST API

仕事で使えるプログラミング言語

仕事で使えるデータベースの種類

仕事で使える仮想化・コンテナ・サーバーレス技術

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

仕事で経験したことのある機能

携わったプロダクト・サービスの種類

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

直接マネジメントしたことのある人数