現在開発をしている数式の文字認識モデルの開発業務をお任せします。□具体的な業務例 ・認識精度の改善 より精度を向上させる為に、認識が苦手なパターンを調査し、その苦手を克服するためのデータセットを用意、学習を実施します。 また、全般的な学習用データセットと品質検証用データセットを量・質ともに改善し、認識精度の底上げにも取り組みます。 中長期的には、より現代的なモデルの活用や、既存モデルに最新技術を適用することなどによる精度改善にも取り組みます。・文字認識モデル外での認識精度の改善 教材には様々な文脈が存在するため、例えば問題の正解の値とストローク情報と照らし合わせることで、 あり得ない候補を棄却し、精度を上げられるという仮説を持っています。 このような工夫を行うことで最終的な認識精度の向上に取り組みます。・負荷軽減の仕組みの構築 画像データから認識しているものをストローク情報から認識するように変更するなど、 本番環境での運用を意識して、より多くのアクセスを捌けるように開発を行います。 負荷試験を行い、目標を達成するように繰り返しPDCAを回します。

東京都文京区 ・ フルリモート エージェントサービス

以下のいずれかを満たしていること・機械学習を用いたモデル開発経験 ・Webアプリケーションの開発経験に加えて、機械学習に関心があり個人で実験・学習をしていること

・文字認識モデルの開発経験 ・画像認識モデルの開発経験

BtoB,事業会社,スタートアップ,フレックス,BtoC,若手歓迎,ベテラン歓迎,新規開発案件,フルリモート

【稼働日数】 週5日,週4日 【募集背景・課題】 同社では、「人工知能型教材」を開発しております。,現在全国約100自治体、公立・私立小中高合計で1,200校にて導入され、,約30万人に対して新しい学びの場を提供しています。,2021年度からは対応教科をこれまでの英語と算数・数学から、,国語・理科・社会を加えた主要5教科対応へと大幅に拡大し、,今後さらに多数の自治体での導入が見込まれています。,Qubenaを全国の学校へ導入、拡大することを通じて、,誰一人取り残すことのない個別最適化された教育の提供はもちろん、,授業準備や成績処理といった教職員の方の負担軽減など、様々な教育課題の解決に取り組んでいます。□開発環境,言語:Python3.x,ソースコード管理/CI:GitHub,CircleCI,データ基盤:GCP,BigQuery,GoogleCloudStorage,機械学習ライブラリ:Pytorch2.x,PyTorchLightning