Hello, I'm Ru Ito
Machine Learning Engineer
機械学習とルールベースの手法を組み合わせた推薦システムの開発を専門とするエンジニアです。インフラ構築からバックエンド開発、機械学習モデルの実装、データ分析まで、幅広い技術領域での豊富な経験と実践的なスキルを持っています。
About Me
Skills & Background
技術スキルと専門的なバックグラウンド
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Education
学術的背景と継続的な学習への取り組み
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Experience
機械学習エンジニアとしての実務経験
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Publications
研究論文と技術記事の執筆・発表実績
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Skills & Background
推薦システムの設計・開発に特化したエンジニアとして、機械学習とルールベースの手法を組み合わせたソリューション構築に取り組んでいます。
特に深層学習を用いた超解像技術の研究と、実際のビジネス環境での推薦システム実装において専門性を持ち、データドリブンなアプローチでユーザー体験の向上に貢献しています。
Technical Skills
プログラミング言語
Python
5年
Go
1年
JavaScript
1年
機械学習・AI
PyTorch
3年
Scikit-learn
1年
推薦システム
1年
コンピュータビジョン
3年
インフラ・ツール
GCP
1年
Docker
2年
Git
5年
Education
2023 - 2025
千葉大学大学院 数学情報科学専攻 情報科学コース
深層学習を用いた超解像技術の研究に従事。画像処理とコンピュータビジョンの分野で修士課程を修了。
2019 - 2023
千葉大学工学部 情報工学コース
コンピュータサイエンスを専攻し、深層学習を用いた超解像に関する研究を行った。アルゴリズム、データ構造、機械学習の基礎を修得。
Experience
2025 - Present
Machine Learning Engineer
推薦システムの要件定義から設計、実装、A/Bテストまでの一連の開発プロセスを担当。機械学習とルールベースの手法を組み合わせた効果的なレコメンデーションアルゴリズムの構築と改善に従事。
Publications
Undertrained Image Reconstruction for Realistic Degradation in Blind Image Super-Resolution
arXiv:2503.02767, 2025 (タイの研究者との共同研究)
概要: ブラインド画像超解像において、現実的な劣化に対処するための新しいアプローチを提案。従来の手法とは異なり、意図的に学習を制限した画像再構成手法を用いることで、実世界の複雑な劣化パターンに対してより堅牢な超解像性能を実現。深層学習モデルの過学習を抑制し、未知の劣化に対する汎化性能を大幅に向上させることに成功した。
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