【22卒】 ヤフー エンジニアの内定ES(エントリーシート) No.56296（大阪大学大学院/男性）（2021/8/11公開）

研究背景 : 近年顕微鏡で撮影した画像を用いて研究、医療処置を行う場面が増加しています。しかし顕微鏡で撮影する試料は微生物や病理組織といったヒトの目で区別するには専門知識が必要となり難しい、時には病気もしくはその兆候を見逃してしまう、微生物を数えるには時間がかかってしまい効率が悪いといった問題が存在します。 研究目的 :ヒトの負担を減らし専門知識がなくても判別が可能にすることで医者の負担を減らすことが目的です。 研究内容 :顕微鏡で撮影した病理画像や微生物の画像に対して機械学習を用いて物体検出をするためには顕微鏡の適切な倍率で撮影した大量の学習データが必要となりますが顕微鏡の倍率をa倍からar倍に変更すると撮影効率はrの2乗倍悪くなります。そこで機械学習を用いて超解像することで低倍率の画像を高倍率に変換してから物体検出を行います。さらに、物体検出と超解像を同一のネットワークで処理することにより相乗効果を見込んで試行錯誤しています。 開発言語 : Python, tensorflow, PyTorch 続きを読む

大学・大学院の授業や研究でデータサイエンスに触れるまではデータサイエンス、特に機械学習等のAIと呼ばれるものは何でもできてしまうと考えていました。しかし決してそのようなものではなく数式による近似を用いたもの等しかできないと知りました。データサイエンスに詳しくない人たちは以前の私のようにデータサイエンスは何でもできると考えていると思います。そこで私は世間一般の人たちが考えるようなデータサイエンスのイメージに少しでも近づく製品を貴社で開発することでデータサイエンスの可能性をより多くの人たちに感じてもらえるようにしたいと考えています。以上が私の志望理由になります。 続きを読む