医療ドメインの自然言語処理に飛び込んで1年経って見えてきたこと
医療スタートアップのUbieに入社して1年が経ちました。これまでの人生で一番短かったんじゃないかというくらいのスピードで月日が過ぎ去っていき、主体的に携わるプロジェクトも1.5周くらいしたところかなと思います。この記事では機械学習エンジニアの私が、医療というドメインの自然言語処理に携わるなかで考えたことを紹介したいと思います。 最近ではリーガルテックをはじめ、HR、ファイナンス、そして医療など、様々な領域で自然言語処理の活用が広がっています。そうした専門ドメインでの自然言語処理に携わる人も増えてきていると思いますので、その中の一例として何かしら参考になれば幸いです。 【目次】 - 医療という専門領域の知識は必要 - 分野が違っても手法は同じ、研究が扱う題材を知っておく - 医療という特殊なデータ事情 - なぜ私はいま医療言語処理をやるのか？ - まとめ 医療という専門領域の知識は必要 機械
Sansanを退職してUbieに入社します
2018年1月より2年半勤めたSansan株式会社を退社して、2020年7月よりUbie株式会社に入社します。現在は現職の有給消化中で少し気が早いですが、退職エントリを書きたいと思います。前回の転職エントリは手短だったので、今回は自分の仕事内容と絡めつつ互いの会社のことやデータサイエンスのキャリアのことについて長めに書きます。ちなみに、私のプロフィールは https://yag.xyz/ をご覧ください。 これまでの仕事 Sansanは法人/個人向けのクラウド名刺管理を提供している会社で、名刺のデータ化に関わる開発やデータ活用を推進しているDSOC (Data Strategy & Operation Center)という部署に入りました。Sansanに中途入社する前に在籍していたリクルートテクノロジーズでは機械学習のプロダクト開発を担当しており、Sansanでも引き続き機械学習でサービス
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