About Me
fufufukakaka; Yusuke Fukasawa
機械学習エンジニア
Research Interest
- 自然言語処理
- 推薦
- ゲーム理論
History
| Year | Content |
|---|---|
| 2015-03 | 東京大学経済学部卒 |
| 2017-03 | 東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻卒 |
| 2017-04 | 入社: 株式会社リクルート |
| 2019-09 | 退職: 株式会社リクルート |
| 2019-10 | 入社: クックパッド株式会社 |
| 2024-05 | 退職: クックパッド株式会社 |
| 2024-06 | 入社: コミューン株式会社 |
東京大学
経済学部では都市経済学のゼミに所属。工学系大学院に進学してからはシステム創成学を専攻。 都市生活をマルチエージェントでシミュレーションし、橋に関する修繕施策の評価を行う研究を進めた。
Publications
- Analysis for effectiveness of bridge management plan focused on the economic value by multi-agent simulation, Yusuke Fukasawa, Nariaki Nishino, Yukihisa Kuriyama, CIRP 2017
株式会社リクルート
機械学習エンジニア及びチームリーダーとして、モデルの実装及びデプロイ・施策提案などに従事。
- リクナビキャリアへの機械学習モデル導入
- 全社横断データ基盤のデータパイプライン整備
- 全社横断データを活用したクロスドメインレコメンドのPOC提案
- 全社横断データを活用した属性推定モデルの開発、運用
- クエリからの意図推定モデルのPOC提案
Publications
- Discovery of User Preferences from Big Geospatial Data Using Topic Models, Michiharu Yamashita; Shota Katsumata; Yusuke Fukasawa, IEEE Bigdata 2018
クックパッド株式会社
機械学習エンジニアとしてモデルの実装及びデプロイ・施策提案、2023年よりチームリーダーとして業務に従事。 2021年にはサマーインターンシップの設計・集客・運営を担当。 2022年は自社イベント TechConf 2022 でクックパッドマートで運用しているレコメンドモデルについての発表を実施。
Publications
Blog Posts
- 系列ラベリングによる NPS コメントのポジティブ・ネガティブ部分の抽出
- RecBole を用いてクックパッドマートのデータに対する50以上のレコメンドモデルの実験をしてみた
- クックパッドマートにおける item-to-item レコメンデーションの変遷
- 2021年サマーインターンシップ設計・集客・運営
- AWS 内で大規模言語モデルを利用できる Amazon Bedrock を使って作る RAG アプリケーション
Research Paper
- 料理レシピサービスにおける検索語の意味変化に関する分析, 深澤祐援; 原島純, 第228回自然言語処理研究会 https://www.slideshare.net/ssuser02c9eb/ss-66584233
- マルチラベル分類による材料推薦モデル 深澤祐援; 西川荘介; 原島純, NLP2021 https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2021/pdf_dir/P4-21.pdf
- 単語埋め込みを利用した商品に対するキーワードの予測, 山口泰弘; 深澤祐援; 原島純, NLP2022 https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2022/pdf_dir/PT3-16.pdf
コミューン株式会社
機械学習エンジニアとしてモデルの実装及びデプロイ・施策提案に従事。
Publications
Blog Posts
Side Work
東京大学工学系研究科技術経営戦略学専攻 西野研究室
2019年より学術支援研究員として所属。実験経済学・ゲーム理論の研究を行う研究室のメンバーと して、計算環境管理や論文執筆支援に従事。
Research Paper
- 上流設計支援のためのTop Trading Cycles (TTC) アルゴリズムを拡張した機能と価値の マッチング手法の提案, 西野 成昭, 深澤 祐援, 西山 浩平, 川﨑 翔平, 崔 賑佑, 木見田 康 治, 牧岡 茂夫, 日本機械学会論文集(2023) https://www.jstage.jst.go.jp/article/transjsme/advpub/0/advpub_23-00149/_article/-char/ja
株式会社フィシルコム
2021年より業務委託契約でレコメンド案件の受託開発を請け負うメンバーとして参画。
Ennoshita
https://ennoshita.app 個人開発のプロジェクトとして 2019年よりサービスを開始。 結婚式・披露宴で行われるクイズについて、その構築と実際の運用を支援するサービス。 本プロジェクトではフロントエンドエンジニアとして参画。
ALQRT
https://alqrt.com 個人開発のプロジェクトとして 2023年よりサービスを開始。一問形式の謎解きを投稿するプラット フォームを提供するサービス。 本プロジェクトではフロントエンドエンジニアとして参画。
Hobby
ポケモンの対戦データ収集及び分析
これまでの簡単なまとめ https://speakerdeck.com/fufufukakaka/huaindeilt-pokemondui-zhan-noding-liang-de-fen-xi
Poke Battle Logger
https://speakerdeck.com/fufufukakaka/poke-battle-logger-noshao-jie-rimopokexue-hui-20230714
対戦動画から Stats を取り出し、可視化するアプリケーションの開発。動画から重要なシーンとなるフレームをルールベースで抽出した後、ポケモンの分類を行うモデルを当てたり、動画中の文字を Tesseract OCR で抽出するなどして DB に保存し、結果をアプリケーションで確認できるようになっている。
機械学習を用いたポケモン対戦選出予測
https://speakerdeck.com/fufufukakaka/ji-jie-xue-xi-woyong-itapokemondui-zhan-xuan-chu-yu-ce
ポケモンを単語とみたてて BERT を学習し、token classification で選出予測に取り組んだ。
対戦におけるポケモンの “意味変化”を追う
ポケモンを単語とみたてて Word2Vec を学習した後、時系列変化を追跡した。