程式相關課程: 資料庫應用、區塊鏈與智慧合約、計算機程式、資料探勘與大數據分析、機器學習應用。
1. 學習如何定義資料科學問題,並規劃完整解決流程。
2. 用廠房資料建構機器學習模型幫助電力預測,將MAPE降至30%以下,並透過Dash去視覺化結果。
透過特定公司相關新聞文字資料使用預訓練 BERT 預測股票漲跌趨勢,幫助投資決策。
參與社群定期講座,並幫助講者撰寫講座內容筆記,目前累積5篇文章,文章內容涵蓋統計工程、職涯發展、舞弊防治、如何打造資料科學團隊以及機器學習在房地展科技的應用。
現今災難發生時,民眾上網留言往往快於政府,考慮此情況,建立 XLNet 文本分類模型判別是否有災難訊息發生,Recall 達 9成,搭配Line Message API + Flask 建立前後端使用。
使用內政部「不動產交易實價登錄」提供的不動產買賣資料集建立房價預測模型(自動估價),Hit-rate (threshold=10%) 達5成。
學習並熟練如何處理文字資料,包括斷詞(jieba、ckip)、去除停用詞等清洗,BOW、TF-IDF、PMI 等方法建立文字向量用於後續機器學習任務;並完成情緒分析、垃圾郵件分類、新聞分類、自動選字等應用。
學習並熟練機器學習專案流程,包括問題定義、資料前處理、特徵工程、模型挑選與建立、超參條調整、正規化等技巧,亦熟練深度學習觀念。
於CMonny 軟體工程師訓練營學習C++、C# 建立程式基礎,於其中學習計算機概論、資料結構與演算法等軟體工程基礎,並於期末建立比價系統,主要負責 Python 爬蟲建立。
程式相關課程: 資料庫應用、區塊鏈與智慧合約、計算機程式、資料探勘與大數據分析、機器學習應用。
1. 學習如何定義資料科學問題,並規劃完整解決流程。
2. 用廠房資料建構機器學習模型幫助電力預測,將MAPE降至30%以下,並透過Dash去視覺化結果。
透過特定公司相關新聞文字資料使用預訓練 BERT 預測股票漲跌趨勢,幫助投資決策。
參與社群定期講座,並幫助講者撰寫講座內容筆記,目前累積5篇文章,文章內容涵蓋統計工程、職涯發展、舞弊防治、如何打造資料科學團隊以及機器學習在房地展科技的應用。
現今災難發生時,民眾上網留言往往快於政府,考慮此情況,建立 XLNet 文本分類模型判別是否有災難訊息發生,Recall 達 9成,搭配Line Message API + Flask 建立前後端使用。
使用內政部「不動產交易實價登錄」提供的不動產買賣資料集建立房價預測模型(自動估價),Hit-rate (threshold=10%) 達5成。
學習並熟練如何處理文字資料,包括斷詞(jieba、ckip)、去除停用詞等清洗,BOW、TF-IDF、PMI 等方法建立文字向量用於後續機器學習任務;並完成情緒分析、垃圾郵件分類、新聞分類、自動選字等應用。
學習並熟練機器學習專案流程,包括問題定義、資料前處理、特徵工程、模型挑選與建立、超參條調整、正規化等技巧,亦熟練深度學習觀念。
於CMonny 軟體工程師訓練營學習C++、C# 建立程式基礎,於其中學習計算機概論、資料結構與演算法等軟體工程基礎,並於期末建立比價系統,主要負責 Python 爬蟲建立。