Master of algorithm的案例列表
金融、地产领域一体化舆情分析平台
负责项目的整体架构设计（包括硬件、软件层面）、核心代码开发设计、项目生产部署、算法团队日常工作管理、人力资源管理等。 从地产各个方面进行全方位的舆情分析，包括：政府政策层面舆情、房企舆情、城市地区相关舆情、宏观行业层面舆情等角度进行地产领域舆情模型构建 分别进行新闻实体抽取、新闻实体情感识别、发布机构抽取、事件抽取等任务，底层采用规则引擎与深度学习模型相结合的方式，规则引擎是国际领先的， 支持同义词、同类词、相近词的识别与扩充，规则的识别能力随着同义词、同类词、相近词的扩充而指数级别增加。深度学习模型基于最新的ernie、bert、xlnet等模型， 构建实体抽取、文本分类、卡槽抽
金融B端风控模型
负责项目的整体架构设计（包括硬件、软件层面）、核心代码开发设计、项目生产部署、算法团队日常工作管理、人力资源管理等。 结合公司财务因子、发债行情因子、舆情因子等构建公司违约风险模型，其中要解决小样本问题、样本不均衡问题，采用传统的机器学习分类模型（逻辑回归、Xgboost分类、神经网络等），再结合业务的经验，融入一线人员的业务经验，将模型与经验相结合，预警准确率较高，达到95%，满足业务需求。
案例判断参考
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金融、地产领域一体化舆情分析平台
负责项目的整体架构设计（包括硬件、软件层面）、核心代码开发设计、项目生产部署、算法团队日常工作管理、人力资源管理等。 从地产各个方面进行全方位的舆情分析，包括：政府政策层面舆情、房企舆情、城市地区相关舆情、宏观行业层面舆情等角度进行地产领域舆情模型构建 分别进行新闻实体抽取、新闻实体情感识别、发布机构抽取、事件抽取等任务，底层采用规则引擎与深度学习模型相结合的方式，规则引擎是国际领先的， 支持同义词、同类词、相近词的识别与扩充，规则的识别能力随着同义词、同类词、相近词的扩充而指数级别增加。深度学习模型基于最新的ernie、bert、xlnet等模型， 构建实体抽取、文本分类、卡槽抽...
金融B端风控模型
负责项目的整体架构设计（包括硬件、软件层面）、核心代码开发设计、项目生产部署、算法团队日常工作管理、人力资源管理等。 结合公司财务因子、发债行情因子、舆情因子等构建公司违约风险模型，其中要解决小样本问题、样本不均衡问题，采用传统的机器学习分类模型（逻辑回归、Xgboost分类、神经网络等），再结合业务的经验，融入一线人员的业务经验，将模型与经验相结合，预警准确率较高，达到95%，满足业务需求。...
