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。

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。

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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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          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