（＊This event is in Japanese only）

こんにちは、Team AIの宮崎です。
AI関連会社をゲストスピーカーにお迎えするコーナーです。

今回は最先端IT技術を用いて医療・介護従事者の業務を効率化する学生ベンチャー「METRICA」のCTO・幅野 莞佑さんにお越し頂きます。

テーマは「物体検出モデル」として、いままで取り組んできたKaggleの「くずし字」モデルなど、物体検出にどのように取り組んできたか？それをどのように業務に活用しているかを発表頂きます。
画像関連のデータサイエンスに関心ある方、初心者、上級者は問いませんのでお越し下さい。

■ 関連ワード
物体検出:画像を取り込み、画像の中から定められた物体の位置とカテゴリー(クラス)を検出することを指します。
Classification : 各画像ごとにラベルの分類
Object Detection : 画像内で検出された各物体領域ごとにラベルの分類
Segmentation : 画像内の各pixelごとにラベルの分類 (Semantic or Instance)

■ 対象
・Kaggle好きな人
・物体検出に興味ある人

■ 内容
・物体検出モデル分析

■ 当日の流れ
発表　30分
残りは、質疑応答

■ 持ち物
無

■ プレゼンターについて
幅野 莞佑
大学1年の時からソフトバンク株式会社を始めとする複数のIT企業で長期インターンを経験し、ネットワーク・セキュリティ・機械学習による画像認識・異常検知システム開発などの業務に従事。研究分野はネットワークセキュリティと、画像生成モデル。2018年にMETRICA株式会社CTOに就任。
Kaggle実績 Kaggle Expert
・Avito Demand Prediction 46th(Top 3% Silver)
・Santander Value Prediction Challenge 314th(Top 8% Bronze)
・Home Credit Default Risk 193th(Top 3% Silver)
・Microsoft Malware Prediction 47th(Top 2% Silver)
最近は画像系コンペに挑戦中

METRICA
https://metrica.me/index.html#member

■ METRICA とは
AI技術・Edge-Computing技術などの最先端IT技術を用いて医療・介護従事者の業務を効率化し、負担を減らすためのプロダクト開発を行う現役慶大生スタートアップです。

「医療×IT」の現役慶大生スタートアップMETRICAがインキュベイトファンド等から総額8000万円の資金調達を実施。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000044046.html

■ 参考
手法の概要
(Kaggle Discussion) 3rd place solution overview: 2-stage + FalsePositive Predictor https://www.kaggle.com/c/kuzushiji-recognition/discussion/113049