楊建軒 CHIEN-HSUAN YANG
熱愛學習接受挑戰，擅長與人溝通合作，畢業於國立臺灣⼤學⼯程科學系資訊組碩⼠班，碩⼠畢業論⽂的研究主題為房地產分析與機器學習相關技術。
Taipei，TW
工作經歷
中央研究院, 教學研究兼任助理, Dec 2017 ~ Jun 2018
使用深度學習做影像辨識負責考古影像拼接處理。
新逸科技, 實習工讀生, Aug 2017 ~ Nov 2017
學歷
TibaMe緯育AI技術應用工程師培訓班, 2020/08 ~ 2020/12
訓練課程:
Python視窗程式、爬蟲、資料清洗、資料整理、 資料視覺化、MySQL、LINE BOT、Amazon Web Services、
Google Cloud Platform、機器學習、深度學習
參與專題: 小資大佬-AI理財機器人
國立台灣大學, 碩士學位, 工程科學系資訊組, 2017 ~ 2020
Department of Engineering Science and Ocean Engineering, National Taiwan University, Intelligent Computation and Network Lab (2017 – 2020)
碩士論文: 應用群集分析在暢貨購物中心附近房地產之研究與應用-以「MITSUI OUTLET PARK台中港」為例
國立臺北大學, 學士學位, 資訊工程學系, 2012 ~ 2016
Department of Computer Science and Engineering, National Taipei University (2012 - 2016)
參與專題: 點餐推薦系統
技能
程式語言
- Python
- R
- C/C++
- SQL
資料分析
- Web Crawler
- Regression
- Classification
- Clustering
機器學習
- RandomForest
- XGBoost
- LightGBM
深度學習
- NN
- RNN
- LSTM
- CNN
網頁技術
- HTML5/CSS3
- Javascript
- Bootstrap
- Flask
其他工具
- OS : MacOS, Windows, Ubuntu
- SPSS
- Tableau
- 版本控制：Git
文書軟體
- Office Word, Excel, Powerpoint
- Keynote, Pages, Numbers
- Notion
- LaTex
碩士論文
應用群集分析在暢貨購物中心附近房地產之研究與應用-以「MITSUI OUTLET PARK台中港」為例
專案成就
AI理財機器人
LINE機器人結合多元LINE API應用及AI的數據分析，提供小資族投資知識，每個月定期推薦適合的股票給小資族，模型回測結果年報酬率達1.35。
使用技術：爬蟲，LightGBM，NN，LSTM，Google Cloud Platform，Google Data Studio，LINE chatbot。
新聞分類系統
隨著網路的普及使用，網路新聞數量呈現爆炸性成長。此系統從新聞文本內容角度出發，將新聞進行多類分類，利用爬蟲技術從網路爬取新聞文本，使用Jieba工具來處理新聞文本的中文斷詞，再用Naïve Bayes Text Classification進行分類，分類結果F1值達0.84。
使用技術： Beautiful Soup
，Jieba斷詞，Multinomial Naïve Bayes Classifier，Bernoulli Naïve Bayes Classifier。
臺北市房價分析
從「內政部--實價登錄」取得台北市房屋資料及「財政部資訊中心」取得所得資料，運用R語言來進行資料分析，利用資料視覺化套件來了解台北市房價的結構，並比較房價與收入的關係，討論買房可行性，最後使用回歸分析來探討影響台北市房價的主要因素。
使用技術：ggplot2，GGally。
