Yuto Ogino

株式会社ドワンゴ

niconico事業本部 広告開発部 法人広告システム開発セクション

2020-04 -

LAPRAS株式会社

機械学習エンジニア

LAPRASは、SNSをクロールして集めた情報をもとに、エンジニアのダイレクトリクルーティングを支援するサービスです。

私は主に機械学習アルゴリズムのサーベイや、データのクリーニングを担当しました。
一例として、Twitterなどから得られる居住地情報は表記揺れを多く含むため、Google Maps APIを用いて構造化された住所情報に変換しました。

2019-03 - 2019-07

理化学研究所

革新知能統合研究センター 数理科学チーム パートタイマー

下記2件の研究ワークショップでポスター発表を行いました。
* NUS SoC – RIKEN AIP Workshop on Artificial Intelligence (http://aip.riken.jp/news/nussoc_jointws/)
* The First Japan-Israel Machine Learning Workshop (https://polarified.wixsite.com/jiml2018)

2018-05 - 2019-03

NRIセキュアテクノロジーズ株式会社

短期インターン

2019年1月26日

* 疑似的なECサイトに対して、脆弱性を見つけ出して攻撃を実践
* tcpdumpのログやハニーポットへの攻撃ログを分析し、攻撃の手法や意図、成否などをつきとめる

2019-01 - 2019-01

トレンドマイクロ株式会社

短期インターン

2019年1月16日～18日
ガーディアンプロジェクト
https://www.trendmicro.com/ja_jp/campaigns/guardian.html

* 文理混合の5人チームで、実践的な課題に3日間取り組んだ
* ネットワークのログを分析し、サイバー攻撃の被害状況を明らかにする
* 攻撃手法
* 攻撃意図
* 被害が及ぶ範囲
* サイバー攻撃の状況について（模擬）顧客に説明し、解決策を提案する

2019-01 - 2019-01

サーバーレスなTwitter botの作成

AWS Lambdaを用いてTwitter botを作成しました。VTuberの新着動画を監視し、複数人が参加するコラボだと判定した場合にtweetします。動画の概要欄に含まれるVTuberチャンネルへのリンクを抽出することで、コラボの参加者を特定しています。

https://qiita.com/PND/items/1f1c880d3d56d04de61f

2019-7 - 2019-7

研究室内のサーバー構築・管理

オンプレミスのCentOSサーバーを構築し、Dockerを用いてOSSのWikiとクラウドストレージを導入しました。
Wikiとクラウドストレージはインターネットを介してアクセス可能で、あらかじめ登録済みのユーザー（研究室メンバー）だけがログインできます。

SSHサーバーの公開鍵認証の設定や、リバースプロキシを介したHTTPS通信などによって、セキュリティを考慮した構成にしました。
また、サーバー構築の手順はできる限りコード化・ドキュメント化して再現可能性を高めました。

2018-5 - 2018-6

慶應義塾大学

理工学研究科総合デザイン工学専攻

2020-03

湯川研究室

## 研究内容
機械学習の新しいアルゴリズムを研究し、特にクラスタリングにおけるクラスタ数を自動決定する効率的な手法を提案しました。
　クラスタリングでは分析したいデータセットのみが与えられ、類似しているデータ群を一つのクラスタとしてデータセットをいくつかに分割します。このとき何個のクラスタに分割するかによって結果は大きく異なり、全く無意味な結果になることもあります。多くの手法ではクラスタ数を手動で設定する必要がありますが、提案法では適切なクラスタ数を自動的に決定します。これにより人的労力を削減し、なおかつデータ分析から恣意的な要素を除去することができます。

## 研究経緯
人の知能の大きな特徴として、過去の知識を再利用して別の分野に応用できるという点が挙げられます。これを機械学習で再現するためには知識を効率的に表現する方法が必要であると感じ、高次元データを圧縮する主成分分析（PCA）などの手法を最初は学んでいました。そこで指導教員は、PCAの亜種のSparse PCAを改善することを研究テーマとして提案しましたが、私にとっては新規性も重要性も乏しく感じられました。幾度かの議論を経ても納得のいく説明は得られなかったため、自分自身の力で別の方針を立てることを考えました。そのとき、Sparse PCAを機械学習の別領域のタスクに応用することで、今まで解決困難だった課題に新しいアプローチを与えられると気が付き研究を進めました。

## 実績
### 国際発表（査読有り）
* 会議URL: http://www.eusipco2018.org
* 論文URL: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8553168/
* 会議名: 26th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2018)
* タイトル: Spectral Clustering with Automatic Cluster-Number Identification via Finding Sparse Eigenvectors
* 発表日: 2018/09/05

### 国際発表（査読無し）
* 会議URL: https://aip.riken.jp/news/nussoc_jointws/
* 会議名: NUS SoC – RIKEN AIP Workshop on Artificial Intelligence
* タイトル: Spectral Clustering with Automatic Cluster-Number Identification via Finding Sparse Eigenvectors
* 発表日: 2018/09/24

* 会議URL: https://polarified.wixsite.com/jiml2018
* 会議名: The First Japan-Israel Machine Learning Workshop
* タイトル: Spectral Clustering with Automatic Cluster-Number Identification via Finding Sparse Eigenvectors
* 発表日: 2018/11/19

2017-4 - 2020-3

English

Professional

Japanese

Native

TOEIC 895点

2019-1