42Tokyo
Python, TypeScript が好きです. 低レイヤーとか楽しいです. コンピューターが好きです.
未来
未来
レベルの高い環境に挑戦してみたい.
2020年10月 - 2023年3月
HackU 2018 OSAKA 優秀賞
Mashup Awards 2017優秀賞
HackU 2017 OSAKA 優秀賞
Water Melon Sound
スイカを叩いた音をSVMで学習させ、スイカを叩いてその音を録音すると 成熟 / 未成熟 を判定して教えてくれる装置。 使用技術: Python メル周波数ケプストラム係数(MFCC) SVM ラズパイ + webマイク + LED
Image Scoring BOT
写真のスコアを深層学習で判定し、 さらに数種類のフィルターを適用し、画像のスコアと、美しくなった画像を得られる LINEBOT 画像評価モデルは NIMA を使いました。 https://arxiv.org/abs/1709.05424 使ったもの - Python - TensorFlow and Keras - Flask - LINEBOT
暁寮寮食BOT
鳥羽商船高等専門学校 暁寮 の 寮食のTwitter BOTです。 仕組み: 寮食のメニューの写真をアップロードすると、Googleの光学式文字認識と画像処理により、メニューデータを自動で取得します。 その後、GCPのGCE内のサーバーのDBに各データが保存され、そのデータはREST APIとして利用できるようにしています。 そして、そのAPIを使い、Herokuから定期的にPythonスクリプトを動かすことにより、BOTが毎日決まった時間に寮食をツイートします。 寮食BOT: @Toba_Akatsuki 使用技術: Django Django REST Framework GCE Nginx SQLite 工夫したところ: URL構造が綺麗になるように意識してURL設計をした レスポンスのJSONファイルも使いやすいようにした。 必要最小限のサーバー構成により、システム運用にかかる料金は4円/年
2019年2月 - 2021年5月
DeepLearningを用いた姿勢推定モデルの作成, 学習, リサーチ. 作成した機械学習モデルをAPIをとしてアプリケーションから利用出来るようにAPIサーバーをAWS上で構築. データセットの可視化やJupyterNotebookを使ったデータの可視化. Terraformを用いたAWSインフラの構築 Next.jsを使ったフロントエンド実装
2020年8月 - 2020年9月
2016年4月 - 2020年9月
2018年8月
2018年2月 - 2018年3月
業務に関わるので詳しくは書けませんが、 とあるデータをある形式に変換する業務で、手作業だと1回4時間かかる作業を1回30秒で終わらせる自動化プログラムを作りました。 また、その際 パソコンに詳しくない社長や従業員のために使い方の説明、ワンクリックで実行できる .batファイルの作成を行いました。
2020年1月
日本語 - ネイティブ, 英語 - 日常会話
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