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小嵜 耕平

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最近の仕事

リクルートテクノロジーズ・アドバンスドテクノロジーラボにて研究開発を行う傍ら、 兼業として技術アドバイザーや画像解析関連の製品開発などに従事しています。 以下の会社で仕事をしています。

  • 株式会社リクルートテクノロジーズ/シニアソフトウェアエンジニア
  • 合同会社/代表(プライバシー保護のため社名は非公表)
  • 株式会社ディー・エヌ・エー/データサイエンス技術フェロー

最近の活動

一部の発表スライドは Speakerdeck 上にアップロードしています。

  • 2018.07.24 講義 "ビッグデータ解析" (ゲスト担当分、大阪大学大学院情報科学研究科)
  • 2018.06.18 発表 "Local vs Global Descriptor? Relevance Scoring with using Both", CVPR'18 workshop.
  • 2018.05.19 講演 "データ分析コンテストの解答から学ぶ", PyCon mini Osaka, 大阪
  • 2018.04.03 掲載 "DeNA、業務時間内のKaggle参加を推奨へ--社内ランク制度を導入"
  • 2018.03.03 講演 "データ分析コンテストの 勝者解答から学ぶ", ステアラボ人工知能シンポジウム 2018, 千葉工業大学
  • 2017.10.20 講演 "データ分析コンテストの技術と最近の進展", 第14回ステアラボ人工知能セミナー, 千葉工業大学
  • 2017.07.29:講演 "画像処理コンペティションにおける技術とワザ", Kaggle Student Meetup by Sansan
  • 2016.09.09 Tutorial "Python とデータ分析コンテストの実践", FIT2016 第15回情報科学技術フォーラム, 富山大学
  • 2016.09.05 掲載 "課題を正しく設定し、チームで協調することが重要", DataScience Society JOURNAL
  • 2016.07.04 発表 "実験の再現性と効率化の話(Docker と Serialization 周辺)", ビッグデータ基盤技術勉強会, 筑波大学
  • 2016.03.05 発表 "Workflow, Serialization & Docker for Kaggle", Kaggle Tokyo Meetup #1, 東京
  • 2016.02.11 掲載 "Software Competition Helps Researchers Tell Right Whales Apart", NOAA
  • 2016.02.01 記事 "国際チームにおけるモデリング手法とチームガイドライン", 情報処理学会誌 (2016年2月号) 小特集
  • 2015.10.27 講演 "Techniques (Tricks) for Data Mining Competition", BrainPad 社内講演
  • 2015.10.23 発表 "データマイニングコンテストにおけるテクニック", PyData.Tokyo Meetup #6
  • 2015.10.15 講演 "競技データマイニングにおけるテクニックと動向", 鹿島研究室公開セミナー, 京都大学
  • 2015.08.09 発表 "3-Stage Ensemble and Feature Engineering for MOOC Dropout Prediction", KDD'15 workshop. (発表のみ)
  • 2013.11.30 発表 "InfluxDB & LevelDB Inside-out", モニタリングカジュアル#5, 京都
  • 2012.06.09 発表 "Distributed Graph System & Related Topics", TokyoWebMining18
  • 2011.06.23 発表 "Using the mutual k-nearest neighbor graphs for semi-supervised classification of natural language data", Proc. in CoNLL'11