專業 : 機器學習 , 資料分析 , 演算法設計
個人特質:高效率,專注,合作,耐心
我是成功大學測量所應屆畢業生,預計2020年8月份畢業,役畢,熟悉Python、Java、C等語言,對數據分析充滿興趣,喜歡整理不同的資料,將資料進行整理,維護。從不同的數據發現趨勢,從特徵發現相關性,並將這些規律應用到問題中有很強的成就感。樂於學習新技術,能快速理解演算法,並持續精進自我能力。
這是我自己整理的數據分析筆記:數據分析
資料工程師 演算法設計工程師
天際線查詢應用於具時間限制之多需求路徑規劃
Skyline Query for Multi-Request Route Planning with Time Constraint
基於安裝於安全帽三軸加速度計訊號之動作辨識系統(JARVISH)
GIS網頁建置
IOT人流逃生規劃
Pandas、NumPy、scikit-learn、TensorFlow 、pytorch、requests、opencv、Matplotlib、Beautiful Soup
C、C++、Java、SQL、R
MySQL
git、SourceTree
Crawler
Mahjong
1. 數位影像處理 - 邊緣檢測,使用分水嶺演算法。
2. 類神經網路應用 - 數據分析,使用K-NN、K-Means、SVM、類神經網路。
3. 機器學習 - 糖尿病分類,使用Naive - Bayes 和 Dirichlet distribution 。
4. 資料庫管理系統與實務 - 瑕疵咖啡豆辨識,使用cycleGAN 結合 VGG16。
1. 程式設計實習 - 命令窗棒球遊戲
2. 資料庫系統 - 手機查詢系統
3. iOS APP程式設計 - 日常生活用品記帳計算機(iOS)
4. 資料倉儲與資料挖掘 - 自學網站黏著度分析,使用DNN,隨機森林。
我是陳良允,從小志願成為資訊工程師,因為覺得可以玩電腦。高中就學習過C語言,雖然大學如願以償就讀資工系才發現不是我想像的那樣。在求學過程,對數據分析與資料處理卻加深了我對資工技術的興趣,更加希望成為資訊工程師。
我個性是:目標明確,高效率,專注力高,觀察入微。非常適合數據分析相關工作。
我畢業於逢甲大學資訊工程學系,於成功大學測量與空間資訊學系完成研究所碩士學位。
在大學期間,我建立了對程式設計的基本能力,並學習了Java,C,C++程式語言,並且在大四時自學了Python,R,與資料庫設計,並且透過Python建立了相關的機器學習基礎,對機器學習與類神經演算法有基礎的了解。之後為了精進自己在資料探勘與演算法設計的能力,加入空間資訊探勘與應用實驗室。
大學期間除了學業之外,也在社團中擔任副社長,因為自我的興趣,自學了彩妝技巧並在課堂中擔任助教一直到大學畢業。對於團隊合作,與整合不同人員之間的意見與他人溝通都有許多經驗。而在大三的暑假的期間,我也因為希望能在自己專業上繼續鑽研所以我主動前往成功大學實習,並且順利完成實習的目標,推薦路徑規劃演算法。並且在此演算法的基礎上也進行了資料分析的學習。
在碩士期間,我配合實驗室進行了物聯網相關的演算法的設計。除此之外我更深入了解許多基本的機器學習如K-means,貝葉斯分類,決策樹分類等方法,類神經網路設計如DNN,CNN,RNN等方法。
我碩論研究題目是天際線查詢相關的研究題目,天際線查詢是使用在多決策系統的一種演算法,我認為使用在數據的前處理上可以配合相關性分析等不同的方式篩選出更有用的特徵。
在未來我會持續精進自己在機器學習與深度學習領域的知識,目前我在實作的是有關於影像辨識的Slide Project,目前主要困難是,對於深度學習物件辨識的測試資料來說,是很容易over fitting的,尤其是background的影響也至關重要。若可以找尋到能提高模型穩定度的資料生成方式那將會是一大突破。
專業 : 機器學習 , 資料分析 , 演算法設計
個人特質:高效率,專注,合作,耐心
我是成功大學測量所應屆畢業生,預計2020年8月份畢業,役畢,熟悉Python、Java、C等語言,對數據分析充滿興趣,喜歡整理不同的資料,將資料進行整理,維護。從不同的數據發現趨勢,從特徵發現相關性,並將這些規律應用到問題中有很強的成就感。樂於學習新技術,能快速理解演算法,並持續精進自我能力。
這是我自己整理的數據分析筆記:數據分析
資料工程師 演算法設計工程師
天際線查詢應用於具時間限制之多需求路徑規劃
Skyline Query for Multi-Request Route Planning with Time Constraint
基於安裝於安全帽三軸加速度計訊號之動作辨識系統(JARVISH)
GIS網頁建置
IOT人流逃生規劃
Pandas、NumPy、scikit-learn、TensorFlow 、pytorch、requests、opencv、Matplotlib、Beautiful Soup
C、C++、Java、SQL、R
MySQL
git、SourceTree
Crawler
Mahjong
1. 數位影像處理 - 邊緣檢測,使用分水嶺演算法。
2. 類神經網路應用 - 數據分析,使用K-NN、K-Means、SVM、類神經網路。
3. 機器學習 - 糖尿病分類,使用Naive - Bayes 和 Dirichlet distribution 。
4. 資料庫管理系統與實務 - 瑕疵咖啡豆辨識,使用cycleGAN 結合 VGG16。
1. 程式設計實習 - 命令窗棒球遊戲
2. 資料庫系統 - 手機查詢系統
3. iOS APP程式設計 - 日常生活用品記帳計算機(iOS)
4. 資料倉儲與資料挖掘 - 自學網站黏著度分析,使用DNN,隨機森林。
我是陳良允,從小志願成為資訊工程師,因為覺得可以玩電腦。高中就學習過C語言,雖然大學如願以償就讀資工系才發現不是我想像的那樣。在求學過程,對數據分析與資料處理卻加深了我對資工技術的興趣,更加希望成為資訊工程師。
我個性是:目標明確,高效率,專注力高,觀察入微。非常適合數據分析相關工作。
我畢業於逢甲大學資訊工程學系,於成功大學測量與空間資訊學系完成研究所碩士學位。
在大學期間,我建立了對程式設計的基本能力,並學習了Java,C,C++程式語言,並且在大四時自學了Python,R,與資料庫設計,並且透過Python建立了相關的機器學習基礎,對機器學習與類神經演算法有基礎的了解。之後為了精進自己在資料探勘與演算法設計的能力,加入空間資訊探勘與應用實驗室。
大學期間除了學業之外,也在社團中擔任副社長,因為自我的興趣,自學了彩妝技巧並在課堂中擔任助教一直到大學畢業。對於團隊合作,與整合不同人員之間的意見與他人溝通都有許多經驗。而在大三的暑假的期間,我也因為希望能在自己專業上繼續鑽研所以我主動前往成功大學實習,並且順利完成實習的目標,推薦路徑規劃演算法。並且在此演算法的基礎上也進行了資料分析的學習。
在碩士期間,我配合實驗室進行了物聯網相關的演算法的設計。除此之外我更深入了解許多基本的機器學習如K-means,貝葉斯分類,決策樹分類等方法,類神經網路設計如DNN,CNN,RNN等方法。
我碩論研究題目是天際線查詢相關的研究題目,天際線查詢是使用在多決策系統的一種演算法,我認為使用在數據的前處理上可以配合相關性分析等不同的方式篩選出更有用的特徵。
在未來我會持續精進自己在機器學習與深度學習領域的知識,目前我在實作的是有關於影像辨識的Slide Project,目前主要困難是,對於深度學習物件辨識的測試資料來說,是很容易over fitting的,尤其是background的影響也至關重要。若可以找尋到能提高模型穩定度的資料生成方式那將會是一大突破。