yyouretoast-yyouretoast のパーソナル・ポートフォリオ

概要

このリポジトリは、AI／コンピュータサイエンスを専攻する学生であり、エンドツーエンドのAIシステム構築を志向する Yassin 氏のパーソナルリポジトリです。README を通じて自身のスキルセット（Python、FastAPI、Docker、TensorFlow、MediaPipe、GCP 等）や現在取り組んでいるリアルタイムコンピュータビジョンのパイプライン、過去のプロジェクト（例：リアルタイム手話認識）を紹介しています。実コードやアプリケーション本体は別リポジトリへ分離している可能性が高く、本リポジトリは紹介・リンク集的な位置づけです。

リポジトリの統計情報

スター数: 1
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 1
コミット数: 3
ファイル数: 2
メインの言語: 未指定

主な特徴

シンプルなポートフォリオリポジトリ：README を中心とした自己紹介・プロジェクト紹介用。
「ノートブックから本番APIへ」を意識した実運用化志向のスキル記載。
リアルタイムコンピュータビジョン（手話認識など）に特化した実務/研究の取り組みを提示。
使用技術に FastAPI、Docker、TensorFlow、MediaPipe、GCP が列挙され、MLOps／API 工程に強み。

技術的なポイント

このリポジトリ自体はコードよりも紹介を目的としているため、技術的な実装は含まれていませんが、README に記載された内容から読み取れる実践点・注目点を整理します。

まず「リアルタイムコンピュータビジョンパイプライン」は、カメラ入力 → 前処理 → 推論モデル（TensorFlow など）→ 後処理 → API／UI への出力という低レイテンシのデータフローを前提に設計されます。MediaPipe の利用は、ハンドトラッキングや姿勢推定といった軽量な前処理をリアルタイムで行う際に有効で、キー点検出を特徴量としてモデルに渡す構成が多く見られます。

次に「ノートブックから本番APIへ」の移行は、モデルの再現性・デプロイ可能性を高める MLOps 的な取り組みを意味します。具体的にはモデルのバージョン管理、Docker コンテナ化、推論用 API の実装（FastAPI 等）、CI/CD パイプライン、監視（ログ・メトリクス）といった工程が必要になります。GCP を用いる場合、Cloud Run / GKE / AI Platform などの選択肢があり、サーバーレスでのスケールや GPU インスタンスの活用を設計段階で検討する点が重要です。

API エンジニアリングの経験がある点は、入力バリデーション、スループット対策（バッチ推論や非同期処理）、リソース制御（GPU メモリ管理）などの実運用課題への対応力を示唆します。また、リアルタイム性を求めるアプリケーションでは、推論最適化（量子化・TensorRT など）、軽量モデル設計、入出力パイプラインの並列化が鍵となります。

最後に、README がハブの役目を果たしているため、開発者や採用担当者にとっては他リポジトリやデモへの導線が重要です。実装を別リポジトリで管理しているならば、各プロジェクトへのリンク、デプロイ済みデモの URL、使用したデータセット・評価指標といったメタ情報を明記すると技術的信頼性が高まります。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

LICENSE: file — リポジトリの利用許諾（ライセンス）を明記するファイル。
README.md: file — 自己紹介、スキルセット、現在の取り組み、代表プロジェクトの紹介を記載した主要ドキュメント。

（注）実行可能なソースコードや設定ファイル（Dockerfile、requirements.txt、CI設定等）は含まれていません。実運用や実装例を確認したい場合は、README 中の個別プロジェクトリンクを参照する必要があります。

まとめ

ポートフォリオとしての役割を果たす軽量なリポジトリで、リアルタイムCVと本番デプロイ志向の技術スタックが明確です。

リポジトリ情報：

名前: yyouretoast-yyouretoast
説明: 説明なし
スター数: 1
言語: null
URL: https://github.com/yyouretoast/yyouretoast-yyouretoast
オーナー: yyouretoast
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/138971826?v=4

READMEの抜粋：

Hi there, I’m Yassin!

I’m an AI & Computer Science Student based in Cairo, Egypt. I specialize in building end-to-end AI systems, moving models from “Jupyter Notebooks” to Production APIs.

I’m currently working on: Real-time Computer Vision pipelines.
I have experience in: API Engineering (Cloudypedia), MLOps, and Sales.
Tech Stack: Python, FastAPI, Docker, TensorFlow, MediaPipe, GCP.

Featured Projects:

**[Real-Time Sign Language Recognition](https://github.com/…