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黃柏崴｜Will Huang

目前就讀於國立台灣科技大學資訊管理研究所二年級
專長為數值型資料分析、機器學習、統計分析以及雲端開發(AWS,Azure)
在碩士期間，研究方向偏向於特徵選取、線性降維(PCA,LDA)、資料分析與分類模型最佳化

在實習期間培養了分析、解決問題的能力。並且是個樂觀、喜歡挑戰並對於新知有強烈的求知慾望的計劃性工作者

          


 Taipei City, Taiwan     [email protected] | +886 928466003

  工作經歷

精誠資訊,雲端架構實習工程師, Oct 2020 ~ Feb 2021

  • 基於Redhat 平台上設計和實做Lustre平行分散式的File System 
    •  佈建MGS node (管理伺服器)、MDS node(描述資料伺服器)、OSS  node (物件儲存伺服器)
    • 設計 Metadata Severs / Storage Servers(冷熱區儲存)  以實現High Available 
    • 成功提升資料存取速度以及改善Disk的workload

eCloudvalley , 雲端技術實習生 , Jul 2019 ~ Jun 2020

在伊雲谷數位科技擔任雲端技術實習生主要負責：

  • 製作雲端技術教材(Microsoft Azure cloud service) 
  • 技術文件撰寫(機器學習模型、Machine Learning 架構、開發流程)
  • 以 Microsoft Azure cloud service 進行機器學習以及數據分析專案
  • 用 Azure Machine Learning Service 訓練、部署模型，並透過 Power BI 視覺化呈現

並結合其他Service，針對客戶的需求，幫助客戶提供最佳的解決方案

 學歷

國立臺灣科技大學, 碩士學位, 資訊管理研究所, 2020 ~ 現在

研究方向：Optimizing Naive Bayes classifier prior and likelihood by mahalanobis distance  and P-value in imbalanced datasets

東吳大學, 學士學位, 資料科學系, 2015 ~ 2020    

  • 使用線性迴歸建構房價預測模型 (Linear Regression)
  • Airbnb 資料探索分析並使用Xgboost建置分類模型 
  • A Conversational Question Answering Challenge using Stanford CoreNLP model






證照

Readings 00 00@2x

Azure Administrator Associate


Readings 00 01@2x

Azure Fundamentals



專案＆競賽

IDEAS SHOW x AI 商品影像AI辨識競賽  

發展「智慧零售、智慧商業城市」為發想，開發最佳消費者體驗之結帳商品影像辨識技術。

雲端應用人才培育計畫專案

Azure Big Data 分析&視覺化呈現： 藉由即時分析大量資料，傳遞更佳的體驗並做出更恰當的決策。取得需要的深入解析，以傳遞可改善客戶參與、增加營收並降低成本的智慧行動。

銷售預測邁向智慧採購專案

  • 使用 Azure Big Data Service , Azure HDinsight 中的ML 服務
  • 透過收集分析並處理相關商品數據，進而預測其商品的未來價格
  • 會將預測值載入到Power BI ，實現模型視覺化。

個人化即時推薦引擎應用專案 

  • 使用 Azure notebook 開發訓練推薦引擎，從消費者的歷史互動中得到可搭配行銷策略的相關數據，例如停留時間、點擊、是否購買等，且搭配其他資訊，例如商品資訊、價格等，為不同消費者產生高品質的個人化即時推薦。
  • 基於Web framework - Flask，部署我們所訓練的模型，並把推薦結果儲存到Azure storage 
  • 使用Azure Logic App 實現自動化流程串流不同消費者的Email ，實現個人化的郵件行銷。

GARAOTUS Cloud Platform 專案


GARAOTUS Cloud Platform集合了三種主要的模組，分別為：

  • HPC (高速運算) 
  • AI-HPC (HPC融入容器管理) 
  • Cloud Orchestration (協作平台)

Deep Painterly Harmonization 專案


  • 基於 OpenCV 針對圖片做 Remove background、Mask、Deliation
  • 基於 Vgg16 , Vgg19作為類神經網路 Model 做模型訓練
  • 基於Style Transfer 原理針對局部圖片套用到Model
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