仁ノ平 将人 (masato.ninohira)
ML&DS Planing team@LINE Corp
ML案件とDS案件のPM(プログラムマネージャ)を担当しています どちらも企画
- 案件
- 属性推定
- feature store
- 開発体制整備
- 役割
- 企画・要件整理・開発管理・推進活動・改善活動・ステークホルダとのやりとり
- LINE Pay分析チームPM
- ロジックツリー / KPI策定のとりまとめ
- 施策の立案アドバイザリー
- 施策の効果分析とネクストアクションの提案
- ダッシュボード作成のとりまとめ
データサイエンティスト@ブレインパッド
- 深層強化学習
- 深層学習を用いたNLPの分類タスク
- 因果推論を用いた効果測定
- 深層学習を用いた画像の異常検知(2案件 / 内1つはPM)
- ToB向け需要予測サービスの構想策定と予測モデルのPoC、及びMLopsを考慮したシステム構築(PM)(1年程度)
最先端の研究などよりも、データ分析の実活用に興味があります。
社会にインパクトを出せるデータ分析をビジネスとして成立させることに強く興味があります。
現場で使える！Python深層強化学習入門 強化学習と深層学習による探索と制御 (AI & TECHNOLOGY)
主催
協力
- 白金鉱業 Meetup
- Music×Analytics Meetup (立ち上げメンバーですが、現在は運営を譲渡しました)
- OpenBP / 白金鉱業.FM
- 2018, Platinum Data Meetup vol.3, 新卒が考えた理想のDS新卒研修 (イベントリンク、登壇資料リンク)
- 2019, LT,分野初心者大歓迎!! ML for Beginners! MeetUp #1 LT会, ドキュメンテーションのすゝめ (イベントリンク、登壇資料リンク)
- 2019, 白金鉱業 Meetup Vol.12(白金鉱業 x IBM社内勉強会dsn 合同企画回), 因果推論の基礎とその罠(イベントリンク、登壇資料リンク)
- 2019, Japan.R 2019, 今再びのRによる因果推論(イベントリンク、登壇資料リンク)
- 2020, Music×Analytics Meetup, アーティストにとっての「愛」とは？(イベントリンク、登壇資料リンク)
- 2020, Bonfire Data Analyst #3, 無駄分析を避ける為にデータサイエンティストに求められる力(イベントリンク、登壇資料リンク)
kaggle expert (6 silver medals)
https://www.kaggle.com/itokashi
ブログ
下町データサイエンティストの日常
スライド
speaker deck
github
ninopira
- 2012年：渋谷教育学園幕張高等学校卒業
- 2012年：早稲田大学創造理工学部経営システム工学科入学
- 2016年：早稲田大学創造理工学部経営システム工学科卒業
- 2016年：早稲田大学大学院創造理工学研究科経営システム工学専攻入学
- 2018年：早稲田大学大学院創造理工学研究科経営システム工学専攻卒業
早稲田大学大学院 創造理工学研究科 経営システム工学専攻 情報数理応用研究室に所属 研究室では、様々なマーケティングデータに対する機械学習手法の研究を行なっていました
Masato Ninohira, Leona Suzuki, Haruka Yamashita, Masayuki Goto: "Customer clustering based on latent class model representing preference for item seasonality", The 7th Forum for Council of Industrial Engineering and Logistics Management Department Heads (CIEDH2016) & The 5th Institute of Industrial and Systems Engineering Asian Conference (IISEAsia2016), No.103, Hong Kong, 2016
Masato Ninohira, Kenta Mikawa, Masayuki Goto: "A Study on Prediction Model of Selling Prices of Second-hand Fashion Items", The 18th Asia Pacific Industrial Engineering and Management System Conference (APIEMS2017), Yogyakarta, Indonesia, ID158, 2017
仁ノ平 将人，張 倩，鈴木玲央奈，山下 遥，後藤正幸："季節性商品への嗜好を考慮した顧客クラスタリング手法に関する提案"，日本経営工学会春季大会予稿集, E11, pp.110-111, 2016
仁ノ平 将人，三川健太，後藤正幸: "混合回帰モデルに基づく中古ファッションアイテムの販売価格予測モデルの提案", 第40回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2017), 2017
関口あゆみ, 仁ノ平 将人，三川健太，後藤正幸："推定購買確率と予測評価値をバランスする意外性指標に基づく推薦システム"，経営情報学会誌, Vol.27, No.1, pp.67-78, 2018
Masato Ninohira, Haruka Yamashita, Masayuki Goto: "Customer Clustering Based on a Latent Class Model Representing Preferences for Item Seasonality", Journal of Japan Industrial Management Association, Vol.69, No.4E, pp.195-206, 2019
仁ノ平 将人，三川健太，後藤正幸: "販売履歴データに基づく中古ファッションアイテムの販売価格予測モデルに関する一考察", 情報処理学会論文誌, Vol.60, No.4, pp.1151-1161, 2019