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機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)歷案例：

一句話介紹自己：夢(mèng)想每個(gè)人都有，但不是每個(gè)人都有勇氣去堅(jiān)信，我有!

基本信息：

年齡：28歲、性別：女、學(xué)歷：本科、電話：13800138000、郵箱：BD@100chui.com

求職意向：

機(jī)器學(xué)習(xí)、廣州、面議、隨時(shí)到崗

教育背景：

2014.09 - 2018.06 | 錘子簡(jiǎn)歷大學(xué) | 計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)

工作經(jīng)驗(yàn)：

2019年12月 - 至今 | 錘子簡(jiǎn)歷信息有限公司 | 機(jī)器學(xué)習(xí)

• • 建立爬出管理系統(tǒng)，分布式部骨近200個(gè)爬蟲。獲得大量用戶流量數(shù)據(jù)，通過ETL進(jìn)行數(shù)據(jù)庫整合，將數(shù)據(jù)作為后期機(jī)器學(xué)習(xí)支持、減少額外數(shù)據(jù)獲取行為3次。節(jié)省教據(jù)挖據(jù)周期30天。同時(shí)建立3個(gè)數(shù)據(jù)監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫實(shí)時(shí)監(jiān)控上數(shù)據(jù)庫多線程管理；
  • 通過文章界面內(nèi)器數(shù)據(jù)埋點(diǎn)，進(jìn)行輿論的詞頻提取和情感分析，將獲得的教據(jù)建立3個(gè)詞頻庫和2個(gè)情感分析庫，根據(jù)業(yè)務(wù)需要訓(xùn)練3個(gè)詞庫提取機(jī)器人，通過機(jī)器自動(dòng)提取減少人工數(shù)據(jù)埋點(diǎn)工作30%。建立市場(chǎng)情緒分析模型，并開展深度學(xué)習(xí)工程; 
  • 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整合和加載。將ETL工作模式作為深度學(xué)習(xí)內(nèi)容加入機(jī)器訓(xùn)練內(nèi)容，規(guī)范化的ETL機(jī)器工作模式為機(jī)器學(xué)習(xí)提供了40%的效率提升。
    

2018年3月 - 2019年12月 | 錘子簡(jiǎn)歷科技有限公司 | 機(jī)器學(xué)習(xí)

• • 參與淘寶網(wǎng)13項(xiàng)商品危險(xiǎn)分類項(xiàng)目的機(jī)器訓(xùn)結(jié)工作。調(diào)過對(duì)項(xiàng)目產(chǎn)品進(jìn)行數(shù)據(jù)工程學(xué)習(xí)和危險(xiǎn)百品標(biāo)簽建模，提高了機(jī)器對(duì)于危險(xiǎn)商品特征識(shí)別率90%以上。在危險(xiǎn)商品標(biāo)簽識(shí)別基礎(chǔ)上、使用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行多73個(gè)分類標(biāo)簽預(yù)測(cè)的任務(wù); 
  • 創(chuàng)建Prthon腳本，使用NLP對(duì)13項(xiàng)商品進(jìn)行描述分類，通過用戶評(píng)論和商品介紹，提取并機(jī)器學(xué)習(xí)其中關(guān)鍵字，建立 危險(xiǎn)商品特征庫，為13項(xiàng)商品識(shí)別提供數(shù)據(jù)支持、減少危險(xiǎn)商品上架次數(shù)34次，并建立隨機(jī)森林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等7個(gè)數(shù)據(jù)模型，將商品分類并找出危險(xiǎn)商品12個(gè); 
  • 創(chuàng)建的分類模型方法被公司采納到新的審核機(jī)制中、獨(dú)立負(fù)責(zé)撰寫危險(xiǎn)商品特征文檔，為13類商品的檢測(cè)和機(jī)器學(xué)習(xí)提供了文太理論支持，該這檔日樣月千校驗(yàn)人工核查的的果，減少了70%宙核的時(shí)間并提高了80%檢測(cè)新率。
    

實(shí)習(xí)經(jīng)驗(yàn)：

項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)：

2021年3月 - 2021年11月| 項(xiàng)目工程 | 機(jī)器學(xué)習(xí)

• • 建立新閑語料、將收集來的新閑進(jìn)行清洗。采用樸素貝葉斯分類器分成科技、教育等9類。對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行自動(dòng)化審核，建立9個(gè)新聞?wù)Z料庫，提高基于語料的新聞推送準(zhǔn)確度30%; ·
  • 建立分類模型對(duì)新聞進(jìn)行分類，建立機(jī)器學(xué)習(xí)使新聞?wù)Z料庫得到自動(dòng)填充，機(jī)器學(xué)習(xí)的設(shè)立提高了新聞?wù)Z料庫填充效率100%，測(cè)試集上的準(zhǔn)確率達(dá)到了94.04%，且各類的recall都超過了0.9; 
  • 使用改進(jìn)的TF-IDF算法提取每篇新聞的關(guān)鍵詞。得到新閑的關(guān)鍵詞集合，建立詞向量，計(jì)算用戶成興趣新聞關(guān)鍵詞列表和新聞關(guān)鍵詞列表的相似度，建立自動(dòng)生成針對(duì)用戶的推薦結(jié)果的系統(tǒng)共3個(gè)。
    

自我評(píng)價(jià)：

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