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自然現象を見て「なぜこうなるのか」と考えたり、機械学習でも「何が結果に貢献しているのか」「そもそも妥当性のある推論ができているのか」と考えたりすることが好きです。情報学を幅広く学び、現在はPythonを中心に機械学習や統計、データ分析に取り組んでいます。学習を続ける中で、単に予測結果を得ること以上に、その背景にある要因や仕組みを考え、データの中から新しい発見をすることに面白さを感じるようになりました。分
今後も、知能システムや統計についてさらに理解を深めていきたいと考えています。機械学習の仕組みや学習過程をより深く理解するとともに、統計的な考え方を用いて「何が結果に影響しているのか」「その推論は妥当なのか」を適切に判断できる力を身につけたいです。将来の方向を一つに決めるというより、興味を持った疑問を深掘りしながら、知能システムと統計の両面からデータや現象を理解できるようになりたいと考えています。
大学では情報分野を中心に、Pythonによるプログラミング、人工知能、機械学習、統計学を学びました。特にニューラルネットワークに関心があり、NumPyを用いて順伝播や誤差逆伝播を実装し、モデル内部でどのような計算が行われているのかを理解することを重視してきました。
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