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老師簡介
資歷簡介:

精通大數(shù)據(jù)從開始的Hadoop 0.20版本到后來的Hadoop 1.0.4,再到后面Spark 1.0分布式計算,以及Storm,Kafka還有相關(guān)Redis集群,HBase集群,Hive數(shù)據(jù)倉庫的管理;精通淺層模型的算法庫,譬如mahout,spark mllib,一直研究并鉆研深度學(xué)習(xí)模型的算法庫,譬如TensorFlow,Keras。
利用人工智能技術(shù)參與完成僵尸粉識別、用戶分類、推薦系統(tǒng)、用戶畫像、知識圖譜、自動問答機器人、圖像識別項目的開發(fā)。

服務(wù)理念:

能舉個例子講明白的,絕不重復(fù)念概念!能用一句話講明白的,絕不嘮叨三句話!

項目經(jīng)驗:

1、新浪視頻推薦系統(tǒng)

負(fù)責(zé)視頻相關(guān)業(yè)務(wù)并根據(jù)業(yè)務(wù)特點參與推薦系統(tǒng)開發(fā)和架構(gòu)的優(yōu)化,參與了個性化push的投放邏輯開發(fā),在大規(guī)模用戶行為基礎(chǔ)上,進(jìn)行用戶行為分析與ETL,構(gòu)建用戶畫像模型,完成個性化推薦。
主要使用技術(shù):Python、Spark、Hive、Dubbox、ES、MLlib

2、微博用戶畫像系統(tǒng)

基于海量用戶行為,開發(fā)用戶畫像數(shù)據(jù)挖掘模型,負(fù)責(zé)用戶畫像數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、標(biāo)簽開發(fā)與標(biāo)簽評測,項目也給推薦系統(tǒng)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)
主要使用技術(shù):Python、Spark

3、心電圖識別項目

負(fù)責(zé)項目里面模型的構(gòu)建,基于AlexNet模型,根據(jù)病人holder的醫(yī)療圖像心電圖數(shù)據(jù)訓(xùn)練可以快速判斷心臟問題的模型
主要使用技術(shù):TensorFlow、Caffe、Tensor RT、CNN、梯度下降、池化、VGG模型等

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