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深度學(xué)習(xí)個(gè)人簡歷案例：

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：

深度學(xué)習(xí)、廣州、面議、隨時(shí)到崗

教育背景：

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

工作經(jīng)驗(yàn)：

2018年3月 - 至今 | 錘子簡歷信息有限公司 | 深度學(xué)習(xí)

• • 從檢測(cè)框的數(shù)據(jù)標(biāo)注，數(shù)據(jù)增強(qiáng)、模型訓(xùn)練，再到部署推理端，對(duì)機(jī)器進(jìn)行深度訓(xùn)練，提高系統(tǒng)部署效率38%，增提 用戶使用體驗(yàn)、模型訓(xùn)練精度持續(xù)提升19%，移動(dòng)端側(cè)推理性能(推理時(shí)延、準(zhǔn)確性)的極致提速23%
  • 負(fù)責(zé)平臺(tái)級(jí)的檢測(cè)算法庫的構(gòu)建，在精度，訓(xùn)練速度多方面方面均領(lǐng)先業(yè)界水平，負(fù)責(zé)調(diào)研業(yè)界最新的各種trips來提 升模型精度和訓(xùn)練性能，總體機(jī)器學(xué)習(xí)覆蓋面達(dá)到90%
  • 利用現(xiàn)有的多種目標(biāo)檢測(cè)和OCR模型進(jìn)行重新訓(xùn)練和測(cè)試實(shí)驗(yàn)，為機(jī)器學(xué)習(xí)增添3個(gè)學(xué)習(xí)方案并落實(shí)，提高深度學(xué)習(xí) 效率39%，對(duì)比提高精準(zhǔn)度和速度約一倍。
    

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 | 深度學(xué)習(xí)

• • 在知識(shí)庫上構(gòu)建了富含實(shí)體、關(guān)系、概念的知識(shí)圖譜，為深度學(xué)習(xí)提供30項(xiàng)數(shù)據(jù)支持，建立了知識(shí)質(zhì)量控制體系和檢 索體系，在病歷結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品中應(yīng)用了基于正則表達(dá)式、基于統(tǒng)計(jì)、基于模型的實(shí)體識(shí)別，提高病例識(shí)別率30%
  • 在肺炎、胃病理、骨齡、眼底病變等5個(gè)產(chǎn)品中應(yīng)用了7鐘物體檢測(cè)框架和圖像識(shí)別編碼器，在體檢報(bào)告和處方產(chǎn)品 中，探索了基于深度學(xué)習(xí)的多模態(tài)模型和文本生成模型工7個(gè)，在涉及訓(xùn)練激據(jù)生成的場(chǎng)景，提出了對(duì)抗學(xué)習(xí)的文本 判別方法，創(chuàng)新方法提高文本判定精準(zhǔn)度39%。
    

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