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日立製作所 研究開発グループ インターンシップ

Hideaki Okamoto

AVILEN - AIスペシャリスト

About my work experience

私は画像認識技術に関心があり日々大学での研究に取り組んでいます。加えて研究所での業務を通じて研究者・開発者として求められるスキルを把握したいと考え、日立製作所 研究開発グループのIoT向け画像計測・認識アルゴリズムの開発コースのインターンシップに参加しました。仕事は、AI活用欠陥画像自動分類技術の研究に取り組みました。具体的には、新規欠陥画像で既存欠陥のモデルに追加学習をしたとき既存欠陥の分類性能が以前よりも劣ってしまうという問題に対して、新規欠陥画像のみでモデルを学習し既存欠陥の性能を保持できる手法を提案し、既存手法との比較を行いました。

Difficulties I faced

提案手法独自の損失関数について、英語の論文のみから詳細を理解してコードを実装することが大変でした。オブジェクトの扱い方が分からず何度もエラーになったり、逆伝搬を求める際の複雑な微分計算に手こずったり、実際にコードが動くようになっても限られた時間で学習を終わらせるために更なる工夫が必要であったりと何度も挫けそうになりました。

What I learned

まずは紙とペンで与えられた状況を明確化し、ある程度の当たりをつけてからコードの読み込みや検索を行い、粘り強くトライ&エラーを繰り返しました。また場合によっては社員の方々や他のインターンシップ生から必要な情報を獲得することで解決できたこともありました。最終的には良い結果を得られ、非常に大きな達成感を味わえたので良かったです。今回のインターンシップを通じて、仮説を立て、検証し、正誤を判定するという研究の基本姿勢を学ぶことができました。また、モデル定義やデータ読み込み、Fine-tuningの復習から始まり、オブジェクトの扱い方や独自の損失関数の定義、パラメータチューニング等を学び、プログラミングのスキルアップができました。

AVILEN - AIスペシャリスト
法政大学大学院理工学研究科応用情報工学専攻2年の岡本秀明です。 機械学習や画像認識を扱う研究室に所属しており、深層学習を用いた皮膚癌・胃癌の自動診断に関する研究に取り組んでいます。
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