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ID：246303

抹茶拿铁不要糖

数据科学专业在读学生

公司信息：
无

工作经验：
2年

兼职日薪：
500元/8小时

兼职时间：
周六
周日
可工作日远程

所在区域：
其他
全区

技术能力

数据分析/机器学习/计算机视觉/爬虫相关：熟练使用python与相关package（numpy, pandas, sklearn, matplotlib, OpenCV, nltk, Pytorch, Pytorch lightning, Keras, dlib, nltk, Spacy, Pillow, streamlit, Stanfordcorenlp,networkit,scrapy etc.） ,熟悉机器学习，深度学习的相关流程与知识，熟练使用爬虫技术
编程语言：python, C(单片机编程为主), C# in Xamarin, objective-C

项目经验

Face Detection and Demographic Information Extraction
- 通过计算机视觉与机器学习的方法，对于视频/图片中的人脸进行检测，对人脸是否带口罩进行判断并预测年龄与性别。模型现已在公司合作商场中进行测试与使用。
- 数据预处理：编写python脚本对数据集进行标签嵌入文件名；因为没有现存的带年龄性别标签的戴口罩人脸数据集，通过面部特征点的定位为人脸带上口罩进行数据增强生成新数据集，将不同数据集组合生成新的数据集。基于面部特征点，提取面部特征数据（eg.眼睛长宽，眉眼间距etc.）
- 模型搭建与测试：使用FaceAPI (Azure) 作为模型表现的基准线；人脸检测任务基于RetinaFace完成；口罩/年龄/性别预测任务，基于Pytorch构建数据模块，将不同数据集在不同模型结构上训练（Alexnet，Mobilenet，Resnet etc.）, 搭建简化版本的Alexnet，CNN组合等不同的模型结构来压缩模型大小并进行结果比较。基于Alexnet与Mobilenet进行改造，完成多任务预测。

Face Mask Detection
- 该项目是作为课程配套实践项目，主要任务是对人脸进行检测并对是否有带口罩进行预测。
- 模型搭建与测试：利用MTCNN(Multi-task Cascaded Convolutional Networks)进行人脸检测与面部特征点预测，搭建神经卷积网络（keras）来对是人脸否戴口罩进行分类预测并获得98%的准确率。

Information Retrieval & Text Mining
- 通过NLP技术对《哈利波特与魔法石》进行文本挖掘。
- 文本挖掘与可视化：使用nltk对文本进行预处理，移除特殊符号与常见词等；对文本中的命名实体（人名，地名，日期etc）进行提取；对人名进行指代消解；基于community detection生成人物关系网络，可视化词云，基于时间生成人物轨迹图。

Query-able System for Explanation
- 项目目标是对传统的黑盒式的系统进行探索，使用户明白为什么模型会给出特定结果。
- 主要职责：在波士顿房价数据集上应用不同的回归模型并寻找规律；从0搭建一个回归模型并嵌入自动微分函子（AD）,测试并验证该模型与auto-grad在波士顿房价数据集上的表现；从0搭建逻辑回归模型并对决策边界进行可视化；测试不同数据集在自建神经网络上的表现；测试并解决逻辑回归/自建神经网络模型上的决策跳跃问题。