十二月 2021 - Present
【AI 食物辨識及分類】
- 設計 labeling workflow and rules, 並領導 3 位 labelers 團隊
- 管理 food AI recognition project life cycle, 完成 end-to-end deployment 並根據用戶回饋建立 retrain system
- 幫助公司 app 增加 6 % 用戶參與度並獲得 70 % 用戶滿意度
- 運用 DVC 建置 model experiment tracking, dataset versioning 以及 model management
【Airflow 定期排程以及維運 data reports】
- 創建 2 個 ETL pipeline
- 幫助 3 個不同部門維護 8 個 data reports
- 利用 python 去處理並且整合SQL, Google big query, AWS S3 bucket不同來源的 data source
【Data analysis】
- 根據各部門所需提供相對應的數據分析
- 針對不同 project 進行 exploratory data analysis 分析
六月 2019 - 三月 2021
【建置 AI 模型與應用】
- 利用 AI deep learning CNN models,解決醫療領域的問題
- 利用機器學習方法輔助解決醫療領域問題
- 搭配 Linux bash shell 幫助 AI 模型的運行
1. Corneal ulcer
- 建立 two-stage model 並且 fine-tune model 至 80% Accuracy 達 80%, 高於醫師判斷的 66%, 已經與醫師共同發表醫療 AI paper
2. Pterygium案件
- 運用 6 種不同 CNN model 搭配 5 種 data augmentation 並且 fine-tune model,達到 93 % Accuracy on validation dataset. Accuracy 達到 93%, 已與醫師合作發表醫學 paper
3. Pathology案件
-建立 two stage segmentation model, stage one segmentation model 達到86% IOU, stage two segmentation model 達到 94% custom dice coefficient
2014 - 2018
十二月 2021 - Present
【AI 食物辨識及分類】
- 設計 labeling workflow and rules, 並領導 3 位 labelers 團隊
- 管理 food AI recognition project life cycle, 完成 end-to-end deployment 並根據用戶回饋建立 retrain system
- 幫助公司 app 增加 6 % 用戶參與度並獲得 70 % 用戶滿意度
- 運用 DVC 建置 model experiment tracking, dataset versioning 以及 model management
【Airflow 定期排程以及維運 data reports】
- 創建 2 個 ETL pipeline
- 幫助 3 個不同部門維護 8 個 data reports
- 利用 python 去處理並且整合SQL, Google big query, AWS S3 bucket不同來源的 data source
【Data analysis】
- 根據各部門所需提供相對應的數據分析
- 針對不同 project 進行 exploratory data analysis 分析
六月 2019 - 三月 2021
【建置 AI 模型與應用】
- 利用 AI deep learning CNN models,解決醫療領域的問題
- 利用機器學習方法輔助解決醫療領域問題
- 搭配 Linux bash shell 幫助 AI 模型的運行
1. Corneal ulcer
- 建立 two-stage model 並且 fine-tune model 至 80% Accuracy 達 80%, 高於醫師判斷的 66%, 已經與醫師共同發表醫療 AI paper
2. Pterygium案件
- 運用 6 種不同 CNN model 搭配 5 種 data augmentation 並且 fine-tune model,達到 93 % Accuracy on validation dataset. Accuracy 達到 93%, 已與醫師合作發表醫學 paper
3. Pathology案件
-建立 two stage segmentation model, stage one segmentation model 達到86% IOU, stage two segmentation model 達到 94% custom dice coefficient
2014 - 2018