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梅本晴弥

ML Engineer

Biography

大学/大学院では情報学を専攻し、機械学習や深層学習を用いた研究を行った。研究分野としては強化学習と自然言語処理(NLP)が専門で、最近は画像分野での研究に対する理解も深めている。大学院卒業後はAIベンチャーに入社し、NLPを中心として大規模言語モデルや対話システム等の研究開発を担当した。現職では自身の知識を活かしたAIソリューションの提供を中心に活動しており、特に最先端のAI技術を活用した研究開発のご支援を得意とする。その他にAIチームの立ち上げやプロダクト開発にも力を入れている。 AI領域だけではなくIT全般に対して興味があり、フロントエンドやバックエンド、クラウド等における技術も持ち合わせている。

NEWS

直近では生成AIプロジェクトの立ち上げやコンサルティング等をAI顧問という形でご支援をさせて頂いております。ご依頼等は右上のContactからお気軽にご連絡ください。(返事がない場合は見逃している可能性があるのでXやLinkedInからご連絡ください)

Skills

プログラミング言語: Python, Rust, Go, C++, Java, JavaScript, TypeScript

フレームワーク: PyTorch, JAX(Flax), OpenCV, Docker, React, Next.js, Terraform

専門分野: 機械学習, 深層学習, 強化学習, 自然言語処理, データ分析, 対話システム

Prizes/Certifications

2023 - Ledge.ai CHALLENGE 生成AIハッカソン優秀賞 2022 - GCP Professional Data Engineer 2020 - 人工知能学会研究会優秀賞 2020 - 薦田先端学術賞 2020 - 学業成績最優秀賞 2020 - 修士論文発表優秀賞 2017 - データ解析&シミュレーションハッカソン2017準優勝(SIG-DOCMAS) 2015 - 青山学院大学賞(Hack U 2015 at 青山学院大学)

Career

2021/10, MLエンジニア, TC3 株式会社 2020/04, MLエンジニア, Arithmer 株式会社 2020/03, 青山学院大学大学院卒業修士（工学） 2018/08, インターンシップ, Cookpad株式会社 2018/03, 青山学院大学卒業学士（工学）

Pubilications

学習の安定化のために方策の埋め込みを利用する強化学習手法の検討

梅本晴弥，豊田哲也，大原剛三：学習の安定化のために方策の埋め込みを利用する強化学習手法の検討，知識ベースシステム研究会(SIG-KBS) (2019).

食材名の分散表現学習を用いた料理レシピの栄養推定手法

梅本晴弥，豊田哲也，大原剛三：食材名の分散表現学習を用いた料理レシピの栄養推定手法，行動変容と社会システム vol.05 (2019).

k-NN Based Forecast of Short-Term Foreign Exchange Rates

Umemoto, Haruya, Tetsuya Toyota, and Kouzou Ohara. “k-NN Based Forecast of Short-Term Foreign Exchange Rates.“ Pacific Rim Knowledge Acquisition Workshop. Springer, Cham, 2018.

料理レシピの分散表現を用いた代替食材の発見手法

梅本晴弥，豊田哲也，大原剛三：料理レシピの分散表現を用いた代替食材の発見手法，行動変容と社会システム vol.03 (2018).

過去の変動に対する類似検索を用いた短時間USD/JPY為替レート予測

梅本晴弥，豊田哲也，大原剛三：過去の変動に対する類似検索を用いた短時間USD/JPY為替レート予測，研究報告知能システム（ICS），2017-ICS-186，pp. 1-7 (2017).

Slides

執筆した記事