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freee / SRE部 DBREチーム マネージャー
SaaSのバックエンドエンジニアとしてキャリアをスタートしました。DBがパフォーマンスのボトルネックとなる経験から、Writer HeavyなサービスのDBに挑戦すべくDBREに転向しています。現在はパフォーマンス以外のあらゆる側面でも、顧客にDB領域から価値を届け切るためにパフォーマンス改善から運用改善まで、幅広くみています。
より難易度が高いWrite Heavy(書き込みが多い)な特性を持つサービスのDBに挑戦するために、確定申告などの大規模な季節性書き込みイベントを捌くfreeeで、DBとじっくり向き合えるDBREにジョイン。 DBの運用改善、パフォーマンス改善、社内向けDB関連ツールの開発・保守運用等
研究: 深層学習を用いた顔画像処理・顔画像生成手法 学んだこと: 情報学及び関連領域
・Ruby, Python, PHPなどを用いた実習 ・知覚心理学や音声・音響学，視覚情報処理などの脳科学周辺分野 ・アジャイル開発、Railsの基礎知識、Rubyによるクローリング・スクレイピング
・工学全般（主に情報工学と電子工学） ・C言語をベースにしたデータ構造やアルゴリズム ・情報通信技術や電気回路・論理回路設計（LSI, FPGA, VerilogHDL）、信号処理
機械学習
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筑波大学 / 情報メディア創成学類
筑波大学の卒業研究で取り組んだテーマです．基本6感情を表情変化を含む動画像から認識を行う手法を提案しました．この手法ではCohn-Kanade+データセットにおいて90.61%の認識率を達成しました．深層学習ベースの手法と比較すると認識精度は劣っていますが，単純な統計モデルで表情変化モデルを表現できるため，今後の表情解析やSST分野での表情訓練に応用できる点が新規性として挙げられます．
zenn.dev
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