【画像修復の未来を描く】【23卒】 ヤフー エンジニアコースの通過ES(エントリーシート) No.72668（非公開/非公開）（2022/4/19公開）

機械学習が社会にどのように貢献しているのかを開発者の視点から体感したいと考え、本コースに応募いたしました。私は大学院で機械学習を用いた画像修復について研究しており、機械学習は社会に役立つサービスを創造するうえで重要な技術であると考えております。貴社が広告配信システムに機械学習を導入した記事を読み、ユーザーにとって身近なシステムにも実際に機械学習を取り入れてサービスを向上させている貴社でぜひ開発体験をしたいと感じました。機械学習が実際にどういった活用をされているのか学ばせていただきながら、多様な背景を持つ人に向けてどのように開発を進めるのか、エンジニアとしての姿勢を身につけたいと考えております。 続きを読む

大学院で機械学習を用いた画像修復について研究しており、Pythonを用いたプログラミング経験やDockerの利用経験、基本的な機械学習に関する知識があります。またランダムフォレストやXGBoostを用いて脳波のデータ分析をした経験があり、不正対策モデルの開発において、このデータ分析経験を活用できると考えています。 続きを読む

【キーワード】：画像修復、GAN、機械学習 研究背景：画像修復は、汚損した画像の復元、画像内における不要物の除去、肖像権の保護といった幅広い目的で用いられる技術です。この他に、写真撮影をした際に発生したブレやボケの除去、店舗や商業施設の空間デザインの最適化をする際にも画像修復を応用して用いることができます。 研究目的：近年、画像修復の手法はGANを始めとする機械学習を用いることが主流となっています。しかし機械学習を用いて画像修復を行う場合、修復対象によっては色のぼやけや不自然な形が現れて、視覚的に自然でない修復結果となることがあります。そこで、どのような対象に対しても視覚的に自然な修復ができる画像修復手法を提案するため、日々研究を行っております。 研究内容：従来は修復対象の輪郭と色を一度に修復する手法が一般的でしたが、私の研究では先に輪郭のみを修復し、新たな輪郭に沿って色をつける手法を提案しています。輪郭に特化した学習を行うことで従来よりも輪郭予測の精度を上げ、視覚的に自然な修復が可能となります。 実装言語・使用ツール等：Python（Tensorflow, Pytorch） 続きを読む