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鄭君伍

擔任過美食平台新創公司cofunder;寫過網站、研究過機器人控制器硬體、部分嵌入式系統韌體後,現專心深耕AI領域。

AI工程師、機器學習工程師、深度學習工程師、資料科學家、Machine Learning Engineer、Deep Learning Engineer、Data Scientist
Kaohsiung Special Municipality,TW
[email protected]

工作經歷

台灣伽螞移動, 機器學習工程師, Aug 2019 ~ Sep 2020

【手機遊戲體質評分分析模型】
透過資料收集過去三年台港澳暢銷排行榜遊戲名單,請相關從業遊戲資深顧問特徵收集問卷調查,依自訂集成(essemble)模型演算法分析,制定台港澳暢銷手機遊戲遊戲體質分析評分表,並落實於遊戲代理測試上。

1. 平台系統 : 自訂Machine Learning系統,包含隨機森林、邏輯斯回歸、貝葉斯回歸之集成模型系統。
2.結果 : 於已由從業遊戲資深顧問人為測試遊戲分析,對比系統自動判斷之分析,結果重合程度達到75%。

【手機遊戲VIP玩家流失分析模型】
透過遊戲內遊戲上線後三個月VIP玩家每日行為資料,依自訂RFM客戶分群,進行遊戲VIP使用者分析。依分析趨勢提出使用者流失關鍵行為假設,並透過SVM、隨機森林等機器學習模型驗證,提出分析報告。

1. 平台系統 : 依自訂RFM分群資料,結合SVM與隨機森林等機器學習演算法系統。
2. 結果 : 根據前一個月VIP使用者行為,預測最有可能成為流失的人,並驗證關鍵流失原因,準確率達98%。

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上銀科技, AI工程師, Nov 2017 ~ Mar 2019

使用Python進行Azure 的語音辨識系統開發,此專案為上銀與Microsoft總公司合作專案,預計於今年8月與Microsoft在南港展覽館共同展出。

為機器人部門機械手臂可進行語音對話、與顧客對話並拿取飲料、辨識餅乾種類等等
為今年Microsoft於ROS平台與上銀科技合作的重點專案

因此有使用過Azure API進行LUIS Machine Learning開發的經驗

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樂饕網路科技公司, 共同創辦人, Nov 2015 ~ Nov 2016

出任CIO/CMO

公司主要業務為大學美食外送平台
主要營業領域為台中市區

在任期間與中山醫學大學簽約、為該校唯一一間午餐、美食合作公司
單日最高單量突破6000單、月營業額600萬台幣

為公司打下主要營收之基礎

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學歷

國立台灣大學, 碩士學位, 電信工程, 2019 ~ 2021

於台大電信所 AI與資安組 假日就讀中
學分已修畢,僅剩畢業論文
預計於2021年畢業

台大GPA滿分為4.5
GPA3.7換算為百分比成績為84分

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國立中興大學, 工學學士(BEng), 機械工程學系, 2012 ~ 2016

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專案

Projects 00 00@2x

視覺辨識情緒相機

為台大資料科學研究專案,利用視覺辨識Open Data,訓練可以辨識七種情緒的視覺辨識App。 可即時辨識,情緒辨識準確率達63%。 準確率不高因素研判為資料及本身解析度不夠高,為未來優化最優先切入點。

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GCP BiqQuery Clustering分群分析


使用GCP Big Query,對Open Source data - GA 360(Google Analytics Sample)進行分析,針對各大洲地區的使用者分為四類 利用先驗演算法Apriori計算出各族群喜好購買產品類別組合,並依每類型產品投放數位廣告的費用,計算各族群喜好產品組合的ROI,由此得出最大獲利的組合與各地區針對消費者族群主打商品策略。 

 根據結果提出線下訂閱制服務與新零售策略報告。 

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手機遊戲-RFM分群使用者流失預測分析


透過遊戲內遊戲上線後三個月VIP玩家每日行為資料,依自訂RFM客戶分群,進行遊戲VIP使用者分析。依分析趨勢提出使用者流失關鍵行為假設,並透過SVM、隨機森林等機器學習模型驗證,提出分析報告。

1. 平台系統 : 依自訂RFM分群資料,結合SVM與隨機森林等機器學習演算法系統。 

2. 結果 : 根據前一個月VIP使用者行為,預測最有可能成為流失的人,並驗證關鍵流失原因,準確率達98%。 

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Projects 00 00@2x

數位廣告投放分析與策略


進行FB數位廣告投放數據分析,設立找到VIP玩家之變因假設,並使用Random Forest以及邏輯斯回歸進行驗證,並提出策略。 


後續依數位廣告投放實際投放情況,預測玩家後續為VIP玩家準確率達73%。

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國泰大數據競賽提案大賽-健康力App提案


根據國泰所提供的欄位,設計出App提案與形象頁面,可是使用者的健康行為累積點數,吸引深度使用者,在平台上進行兌換動作,背後所得到的行為可作為新的商業開發族群分類依據。

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技能


商業分析思維能力

我的優勢為 : 透過平常積累的產業觀察與資訊收集,找到市場可能趨勢後,根據以下步驟完成業務開發、市場分析、市場策略。

【商業分析架構】
步驟一 : 

透過數據科學圖表提出市場趨勢假設,設計問卷調查、A/B Test 架構與初步Budget Plan

步驟二 : 

使用Machine Learning、Deep Learning相關演算法分析進一步嚴謹證明假設 


步驟三 : 

推動A/B Test 實務推動業務測試,根據規劃Schedual與測試人數達標後,紀錄結果,回到步驟一、二驗證假設。


數據分析

Python : 

1. Web Crawler : 

使用request、selenium爬取遊戲排名、電商商品等資料。 


2. Data Analysis : 

使用Open Data或是公司內建Data Base,執行資料初步清洗, 去除Outliner,建立資料分群,特徵相關係數分析並提出假設。 


3. 運用Numpy、Pandas、Matplotlib與Seaborn將資料可視化,或使用Tableau輔助呈現。


Data Studio : 

1. 結合GCP建立ETL資料流。 


2. 與BigQuery連動,進行實時分析資料更新。


GCP : 

1. 使用BigQuery建立Machine Learning Model,於雲上進行分析、連動Data Studio報表。 


2. 於本機端連上BigQuery,透過python進行連動資料更新與開發。


Tableau : 

1. 將使用者行為分層數據可視化並註明銷售數據與人數、成長率等, 以達到同期比較、類別分析、產品分群分析等效果。 


2. 後續將圖表一併貼上至PPT,可於會議輔助說明業務資料趨勢變化與當下情況。


MySQL : 

1. 透過Python內pymysql,和已建立之MySQL連線,常用指令為 : SELECT, INSERT, WHERE, GROUP BY 依此來查詢、新增、篩選資料,實現CRUD 


2. 將網路爬取需要資料、與Open Data保存至SQL,建立自身資料庫。


Excel : 

1. 使用樞紐分析表與統計公式進行資料分層與初步數據統計,作為業務開發初步方向參考。 


2. 作為Python與Tableau輔助工具。


AI人工智慧

【Machine Learning】 

1. 使用語言 : Python3 


2. 擅長演算法 : 

Random Forest、邏輯斯回歸、SVC、貝葉斯回歸、Linear Regression、Xgboost、Ensemble learning System、k-means Clustering 


3. 實作領域 : 

信用卡詐欺偵測(Imbalance Data)、手機遊戲使用者RFM分群行為流失預測、手機遊戲體質評分、FB數位廣告投放尋找VIP玩家預測與策略、KKbox使用者分析、Titanic 存活分析預測。


【Deep Learning】 

 1. 使用語言 : Python3 


2. 擅長演算法 : CNN、RNN、Vgg16、Vgg19、Resnet50


3. 常用開放框架與平台 : Keras、Pytorch、Mxnet、Tensorflow2.0、Azure 


4. 實作領域 : 情緒視覺辨識App(CNN)、Microsoft語音辨識(STT/TTS in Azure/ROS)、手寫字辨識(CNN)、手型0~5視覺辨識(CNN、pretrain model)


【Reinforcement learning】 

1. 使用語言 : Python3 


2. 擅長演算法 : Q-Learning、DQN 


3. 實作領域 : 電商推薦系統-以極大化營業額作為優化方向

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