【異常検知の未来を拓く】【24卒】 豊田自動織機 強化学習ハッカソンの通過ES(エントリーシート) No.105596（非公開/男性）（2023/4/26公開）

サウナが好きで週2で通っている。研究などで詰まったときに行くと、リフレッシュできる。また、頭がさえるので良いアイディアが浮かぶことがある。そのひらめきにより解決したことが多々有り、かなり役立っている。 続きを読む

研究テーマは「外観検査におけるメタ学習を用いた異常検知」である。近年、製造現場ではAIを用いた異常検知により外観検査の自動化が進んでいる。AIを用いた高精度な異常検知には正常・異常ともに大量のデータが必要である。しかし、製造現場で異常が発生するのは稀なため、異常データを大量に集めるのは難しい。そこで、少量のデータで学習可能なメタ学習を用いて、少ない異常データで高精度に異常検知することが目的である。 続きを読む

大学４年で研究室に配属後、機械学習を学び始めた。本やインターネットの記事を参考に、pythonを用いて機械学習や深層学習(教師あり・なし)の画像分類・物体検出モデルを作成し、理解を深めた。そして、卒業研究では自動運転のための三次元物体検出手法のネットワークを改良し、精度を約5%向上させた。また、研究を円滑に進めるためにPythonを用いて、パラーメータのログ出力など作業の自動化を行ってきた。 続きを読む

私の長所は「柔軟な対応力」である。これは、研究室の後輩に画像処理やAIの課題をつくり、教える際に発揮した。あまり理解できていない子には具体例を出しながら教え、理解できている子には抽象的なアドバイスに留めた。このように、それぞれの進度に合わせてアドバイスをし、各々のペースで勉強できるように計らった。その結果、後輩達は大きくつまずくことなく理解を深めてくれた。この力が貴社のインターンシップにおけるグループワークで役立つと考えている。具体的には、その場の状況や役割にあわせてコミュニケーションを取って、適切な判断をすることができる。その結果、円滑にグループワークができると考える。 続きを読む