かれい

技量が未熟な気象予報士でも精度の高い予報が行いたいと考え、機械学習と気象データを結びつ…

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技量が未熟な気象予報士でも精度の高い予報が行いたいと考え、機械学習と気象データを結びつけた天気予報を模索中。個人レベルの天気予報が広まることで日常のちょっとした天気へのイラつきを減らしたいです。これからは誰もが予報士のように天気を理解できるようになると感じています。

21卒就活記

お久しぶりです。かれいです。ここ数ヶ月取り組んでいた就職活動が終わりました。 最終的には、「天気を絡めたビジネスを拡大したい」という理由で内々定をいただけたので納得できた就活でした。自分が内々定を承諾したのは気象会社や気象機関でもありません。多様なアセットを持つ会社です。この会社で天気という視点でビジネスを広げたら面白いだろうなと感じています。 今後は、何回かに分けて自分の就職活動を振り返りたいと思います。 私の就職活動は ・学部3年6月〜3月 ・（学部4年1月〜修

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    • Climacellという会社

      1ヶ月ほど前にこの会社を知りました。自分のキャリアについて色々考えており最近改めて調べました。 この会社を初めて知った方は、これらの記事をどうぞ。 https://www.itmedia.co.jp/business/spv/1905/09/news009.html https://techblitz.com/climacell/ まずはこの会社の天気予報アプリ紹介します。こちらからダウンロードできます。 （iOS用） https://apps.apple.com/jp/a

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      • 天気予報が個人でできる世の中

        天気予報は個人でできるし、今後そうなると思う。 その結果、大衆向けの予報サービスが不要になり、気象予報士の存在価値は低くなっていく。 というのも、天気予報の視聴者にとって天気予報の情報は、予報官が発表したものなのか個人が機械学習による作成したものなのかはどっちでもいいからである。視聴者利用者は予報精度が高いサービスを使うだろう。 現状では予報官の方法と個人が行う方法は精度はさほど変わらない。 現在自分が行なっている方法の良さを挙げるとすれば、速報性だと思う。短時間でそ

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        • 機械学習によってそこそこ高い精度で降水の有無を予想できた

          気象予報の仕事はAIにとって変わられると言われてたいたので、それなら気象予報士がAIに詳しくなればいいんじゃないか、ということで気象のオープンデータで予報を行ってみた。 オープンデータから天気予報を行ったことをブログ等に書いている人はそこそこいます。私の機械学習の特徴は ・MSMの数値予報データを使用 ・LSTMを用いた時系列データであること だ。 まずは、降水の有無を予想する二項分類を行った。 結果としては、 訓練データ87%、テストデータ83% これが一番

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