23卒 本選考ES
総合職 データサイエンティストコース
23卒 | 非公開 | 非公開
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Q.
ご自身で携わったAI/機械学習/統計解析の研究やプロジェクトについて、事例ごとに簡潔にまとめて教えてください。（概要・取り扱ったデータの内容・種類・データ量・利用した技術や手法・成果を明記してください。）
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A.
1. 【深層学習を用いた画像修復の研究】 深層学習であるGANを用いた画像修復について研究しています。画像修復は汚損した画像の復元をしたり、画像内における不要物の除去をしたりする技術です。 従来は修復対象の輪郭と色を一度に画像修復する手法が一般的でしたが、修復結果の色や形が不自然になる問題がありました。そこで、私の研究では深層学習により先に輪郭のみを修復し、新たな輪郭に沿って色をつける構造をとることで、視覚的に自然に修復できるような手法を提案しています。実際に約140万枚の風景画像を学習させた結果、画像品質を評価する2つの指標で従来手法を上回ることができました。 2. 【映画予告視聴者の生体情報から映画嗜好を推測する研究】 映画予告視聴者の生体情報から映画嗜好を推測する研究をしておりました。3分間の映画予告を視聴している被験者12名の視線位置や瞳孔径、脳波、心拍といった生体情報に加えて、各被験者の映画ジャンルの好み、視聴した予告の4段階評価を嗜好推測に用いました。機械学習アルゴリズムであるXGBoostにより生体情報から映画嗜好を推定した結果、88%の精度で嗜好推定に成功しました。 続きを読む
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