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インターンでSaaSプロダクトの0→1フェーズを経験中です。将来的には「技術×ビジネス×英語」でバリューを出していきたいです。
英語学習の一環として大学2年生から毎日英会話を継続しています。
有料のオンライン学習塾でAWSとインフラを勉強しています
アルゴリズムとデータ構造の書籍を用いて学習を行い達成しました
小〜大規模まで様々な事業立ち上げを経験したいです。
研究を一言で表すと、「特徴量クラスタリングによるmiRNAの特徴量選択」です。 miRNAは機械学習の分野において、がん分類や予後予測のためのバイオマーカーとして用いられます。しかし、その特徴量は膨大であり（2000次元以上）、その中には機械学習の予測を妨げるようなノイズとなる特徴量が存在します。また、すべての特徴量が一度の検査で出揃うわけではなく、複数種類の検査を行う必要があります。そこで適切な特徴量選択を行うことで、予測精度向上と検査コストを減らすことが可能となります。 私が取り組んでいるのは、似た特性を持つmiRNAの特徴量同士をクラスタリングし、各クラスタの代表特徴量を用いて特徴量選択を行うという取り組みを行っています。
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1週間の短期インターンシップに参加しました。
主に技術調査を行っていました。
横浜国立大学 / 理工学部 数物・電子情報系学科 情報工学EP
研究を一言で表すと、「特徴量クラスタリングによるmiRNAの特徴量選択」です。 miRNAは機械学習の分野において、がん分類や予後予測のためのバイオマーカーとして用いられます。しかし、その特徴量は膨大であり（2000次元以上）、その中には機械学習の予測を妨げるようなノイズとなる特徴量が存在します。また、すべての特徴量が一度の検査で出揃うわけではなく、複数種類の検査を行う必要があります。そこで適切な特徴量選択を行うことで、予測精度向上と検査コストを減らすことが可能となります。 私が取り組んでいるのは、似た特性を持つmiRNAの特徴量同士をクラスタリングし、各クラスタの代表特徴量を用いて特徴量選択を行うという取り組みを行っています。
