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yoshishinnze
出身国
居住国
新しい生徒様を受付中です！
教えるカテゴリ
講師の言語
| 日本語 | ネイティブ |
|---|---|
| 英語 | 不便を感じない |
資格
応用情報処理技術者試験 合格
基本情報処理技術者試験 合格
ITパスポート
実用数学技能検定
1級
統計検定資格取得
準１級
電気通信主任技術者
※この資格は事務局により確認済みです。
ステータス
1,283
レッスン
267
受講生徒
-
レスポンス
NDA
有り
ウェブカメラ
使用
2ヶ月前
ログイン
通話ツール
レッスン可能時間帯
通常、希望レッスン日時の6時間前まで申込を受付けています。
6ヶ月先までスケジュール表示
不定期に変更される場合もあります。
リクエスト時にご確認ください。
リクエスト時にご確認ください。
※ Asia/Tokyo 時間で表示。
yoshishinnze 講師のプロフィール
初めまして。
社会人となり、現在ソフトエンジニアをしているyoshishinnzeと申します。
cafetalkを通じて、数学やプログラミングをレクチャーさせて頂きます。
〇私の場合の数学との付き合い
もともと数学は苦手でした。
中学時代にたまたま方程式に興味を持ったことがきっかけで、その面白さに取りつかれたと思います。
気が付けば、社会人になってからも数学は続けるに至りました。
自分の場合は、数学の教授というわけではありません。ソフトエンジニアです。
数学の教授ではないですが、それでも数学は仕事に生かされてます。
苦手意識から、面白いと思える。
こういう体験を生徒の方々にも体験してもらえたらと思ってます。
■経歴
高校 灘高校
大学 早稲田大学
大学院 京都大学大学院
現在 愛知のメーカーで開発スタッフ
■保有資格
数学検定１級
統計検定準１級
応用情報技術者
電気通信主任技術者
電気主任技術̪士
技術士(機械)
■ひとこと
今までの人生、決して順風満帆というわけではなかったですが、幸いなことに、どういう瞬間でも一生懸命になっているものがありました。
人生、目標を持って頑張っていれば、どうとでもなります。
また、振り返って思うのは、人生必ず、自分の周りの人から影響を受けます。
良い面も悪い面もあるとは思うのですが、自分の授業を通して、あの時、その人の影響を受けてよかったと思われるような授業をしていきたいと思ってます。
■対応分野
数学(授業の補講～受験までお任せください)
プログラミング(C、C++、C#、python、javascript)
授業受けてみても良いと思っていただければ是非ともご連絡お願いします。
■成果物
githubに作成した成果物を公開してます。
宜しければご覧ください。
強化学習の成果物：Shinichi0713/Reinforce-Learning-Study: this is the codes which is in accordance with reinforcement-learning
大規模自然言語モデルの成果物：Shinichi0713/LLM-fundamental-study: this site is the fundamental page of LLM-mechanism
ニューラルネットワークを使って、原因分析
よく使う家賃のデータを使って、家賃が高い理由や、家賃に影響が大きい要因を分析してみました。原因を定量的に評価できるのが魅力ですね
注意いただきたいこと
1. レッスンが確定となった場合、連絡なしに、当日予定の時間に受講いただけなかった場合、レッスン料は予定通りいただかせていただきます。(レッスンにあたり資料作成や、内容の検討を行っており、事前の用意をしております。またレッスンのために前後の時間は他の予定を入れないようにしております。このため、事前にご連絡いただけず、レッスン受講されなかった場合は、上記の通りとさせていただきます)
VITで変装ワンちゃんもしっかり認識
VITといわれるTrandformer系の画像モデルで遊んでみました。認識の難しい変装ワンちゃんでも、しっかりと認識します。Transformerの躍進は素晴らしいですね
音声認識の前処理機械が人間の音声を認識する＝人間の音声を見える状態にしたうえで、画像として特徴を捉えるということになります。その前処理となるメルスペクトルを試してみました
非線形最適化
スケジューリング問題、分配問題を解く場合、最適化という手法を用います。最適化には目的関数、制約条件が線形でない→非線形な場合でも解を求めないといけません。ということでさわりをpythonで試してみました。
(モデルはpyomo、ソルバはipoptです)
株価予測
transformerで株価の時系列情報を学習、予測してみました。
次の日少し先くらいの値上がり、値下がりはあててくれるようです。
ただし、事業領域によっては、ちょっと怪しい精度になることもありそうです。
※縦軸が株価で横軸時系列(日ごとの終値)。データは正規化して推定しています。
この講師の キャンセルポリシー
リクエスト確定前
- いつでも無料キャンセル可能。
リクエスト確定後
- レッスン開始時刻の24時間以上前→ いつでもキャンセル可能。
- レッスン開始時刻の24時間未満→ キャンセル料がかかる場合があります。
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レッスンに現れなかった場合→ キャンセル料がかかる場合があります。
(キャンセル料については、講師に直接ご確認ください)
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生徒の口コミ
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対応が丁寧 熱意がある 内容が充実
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***etalk2022