聯絡資訊
新生往往因資訊落差、人脈不廣而無法獲得充分的選課資訊,故製作全國第一支選課聊天機器人,整合社群平台上的選課資訊,弭平資訊不平等的問題。
為了推廣程式教育,並節省程式考試時,人力評分學生答案的成本,開發自動化scratch程式評分系統,降低程式教育成本。
在挑選重點培育的潛力員工時,為了降低人為決策上的主觀因素,建立二階段的潛力預測模型,讓主管在選擇人才時,有更客觀的參考標準。
月嫂與客戶的媒合,往往依賴主管的經驗判斷,為了降低人工媒合帶來的時間成本,利用機器學習綜合判斷人格特質、年資資訊,建立能達成最高滿意度的媒合模型。
政府標案多因資訊不透明、被地方勢力把持,造成品質低落,利益結構固化等問題。設計潛在競爭者分析,競爭者的主要產業分布等功能,降低標案市場的進入門檻。
抓取PTT、新聞媒體等文章,使用文字雲、情緒分析,關鍵字提取與向量模型等方式分析網路聲量,負責課程教學與解答程式提問。
利用Qsearch 輿情平台,分析特定政治議題的網路聲量與情緒波動,以擬定相關輿情策略。 並分析市議會質詢逐字稿,預測質詢內容類別,檢視問政內容是否符合競選政⾒。
以R、python分析 ppt八卦版候選⼈相關⽂章,找出意⾒領袖,分析六位總統候選⼈的討論聲量,並建立文字向量模型,找出塑造候選⼈形象的關鍵政治事件與⼈物。
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在挑選重點培育的潛力員工時,為了降低人為決策上的主觀因素,建立二階段的潛力預測模型,讓主管在選擇人才時,有更客觀的參考標準。
月嫂與客戶的媒合,往往依賴主管的經驗判斷,為了降低人工媒合帶來的時間成本,利用機器學習綜合判斷人格特質、年資資訊,建立能達成最高滿意度的媒合模型。
政府標案多因資訊不透明、被地方勢力把持,造成品質低落,利益結構固化等問題。設計潛在競爭者分析,競爭者的主要產業分布等功能,降低標案市場的進入門檻。
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