• 智慧家電推薦系統平台設計與建置,以API即時提供深度學習模型預測結果. (Python, mongoDB, Azure Cloud Service)
• 設計Recurrent Neural Network架構與特徵工程演算法預測消費者行為. (Python, Pandas, Scikit-learn, Tensorflow, Keras)
• 運用最新機器學習演算法預測使用者使用產品之行為並達到90%準確率.
(Python, Pandas, Scikit-learn)
• 智慧家電Chatbot後端平台之開發,使用者可透過LINE直接操作家中的電器,省去使用智慧家電APP操控. (Golang, Heroku, PostgreSQL, Line Chatbot, Azure Cognitive Services)
• 建立OTA系統後端開發,讓使用者可以隨時更新韌體.(PHP, MySQL)