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我的碩士論文：AttGGSNN所構成的問答系統，採用類似VQA的架構，以過去一段時間的所有DJIA30公司股價return作為輸入(V)，配合“格式限制好的“([公司A, 公司B, 問題種類])問題(Q)，輸出答案(A)

AttGGSNN_model_Overview

VQA-like system

I have a Master's degree in Information Management with a focus on deep Learning and Fintech and currently working as a data scientist and engineer at CyberLink.
I have built 3 machine learning related data projects / 1 data products from scratch.
I am committed to helping companies build stable, efficient, and accurate machine learning systems with the spirit of MLOps.

【學歷經歷】
經歷：
・Data Scientist / Engineer @ CyberLink
(2020.06 - Now)
    - Data Pipeline (Airflow)
    - Data Visualization (Superset)
    - Data Warehouse (Kylin)
    - MLOps (MLflow, SageMaker)
    - Machine / Deep Learning
    - Python / SQL / Gremlin
    - AWS Services
    - Git / Linux / Docker
學歷：
・國立台南一中
・國立成功大學工業與資訊管理系學士
・國立交通大學資訊管理研究所碩士
論文發表：
頂級期刊第一作者
Huang, W. C., Chen, C. T., Lee, C., Kuo, F. H., & Huang, S. H. (2023). Attentive gated graph sequence neural network-based time-series information fusion for financial trading. Information Fusion, 91, 261-276.

【比賽獲獎】
「第22屆全國大專校院資訊應用服務創新競賽」
・兩岸交流組　第二名
・資訊技術應用組　佳作

【產學合作】
・工研院 -「投資標的資料探勘技術」
以python、深度學習方法，進行多種金融商品間交互關係研究及建模。
・成大財金所 -「Form 8-K重大事件財報文字探勘」
以python、網路爬蟲、統計、機器學習等方法，去分析美國各大上市公司發布的重大消息對其股價的影響。

【碩士論文】
「基於改良式GGSNN與注意力機制發展財務時間序列關聯問答應用」
透過深度學習方法「圖神經網路」建構一個商品之間的交互關係模型，並藉由注意力機制聚焦於具高度交互關係的商品上，最終透過此模型預測這些商品間的未來市場趨勢。

VQA-like system

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