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林宇德 Yu-De Lin

大學及研究所就讀於成功大學資訊工程系,主要研究領域是 Artificial Intelligence / Machine Learning / Deep Learning,我擁有運用人工智慧 / 機器學習解決問題的熱忱並且希望在這個行業貢獻心力。

我也樂於分享學習到的新知,部落格連結如下。

E-mail : a2rriadai@gmail.com

Kaggle Competition Top 2%

KKBox's Churn Prediction Challenge


在這個 Kaggle 比賽中獲得前2%的排名 (12/575),主題是利用 KKBOX 提供的資料來預測使用者是否會續訂,在這個比賽中我學到如何應用機器學習模型及方法解決實際生活的問題。

使用技術 : Xgboost, Feature Engineering, Feature Extraction, K-fold, Stacking

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Master Thesis 

Text Analysis for Prediction of Bitcoin Price by Sequence Neural Network Model

本研究以推特貼文為訓練資料並以向量化的方式來表示一天的推文資訊(日向量)。

首先清理 Twitter 原始資料,經過日向量模型把每天的推文轉換成日向量,最後以日向量為基礎用 Sequence to Sequence 模型進行比特幣漲跌幅進行預測。

整個系統分別在日向量模型及 Sequence to Sequence 模型各採用了1個 Attention 模型。

使用技術 : Text Analysis, Sequence to Sequence, RNN

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LoveBot

多語暨跨語資訊系統課程專題

愛情諮詢中文聊天機器人,資料來源為PTT 男女版,在課堂期末競賽中拿到第一名。

首先利用 Doc2Vec 把男女版文章及輸入的問題轉換成向量,再來比較相似度並取出最相似的10個問題;再來利用 BM25 找出這10個問題中和輸入問題最相近的問題並輸出該問題的回答。

使用技術 : Text Analysis, Doc2Vec, BM25, Seq2Seq

Class Project of OpenCV

初階影像處理、嵌入式機器人視覺及人機互動課程專題

使用技術 : SIFT, Background Subtraction, Optical Flow Tracking, Face Recognition & Detection

Indoor Localization using KNN

訊號及系統課程專題

利用藍芽模組 HM10 當作 ibeacon 發射器,手機端撰寫對應的程式接收封包並作處理,在教室放置多個 ibeacon 發射器並事先測量某些定點各訊號源 RSSI 強度,定位時利用 KNN (K-Nearest Neighbors) 演算法找出目前所在位置以達到室內定位的效果。


紅 : 實際位置

綠 : 估計位置

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Recommended System

經濟部學界開發產業技術計畫

在影音平台利用 Apriori 演算法以及 Pearson's Correlation 實作推薦系統。


Skills


程式語言 & 框架

Python, Sklearn 

Pytorch, Keras


機器學習

Supervised / Unsupervised Learning Neural Network (CNN, RNN)


語言

中文 - 母語 

英文 - TOEIC 825

Education

成功大學資訊工程系資訊所碩士,2016 / 07 - 2018 / 08

成功大學資訊工程系學士,2012 / 09 - 2016 / 06

高雄高中,2009 / 09 - 2012 / 06

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