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上海其它兼职程序员

ID：394393

Cher

数据分析师

公司信息：
明略科技

工作经验：
2年

兼职日薪：
600元/8小时

兼职时间：
周六
周日
可工作日远程

所在区域：
上海
浦东

技术能力

编程语⾔：熟练使⽤python以及C++语⾔
数据结构与算法：熟练掌握常⻅数据结构和算法，能够解决中等难度算法问题，⼒扣刷题300+机器学习与深度学习：熟悉常⽤机器学习和深度学习框架，如pytorch
⼤模型的架构：对transformer的架构有⼀定的了解
数据库管理：熟练使⽤SQL数据库，进⾏过ETL模型的搭建
数学与统计学基础：掌握线性代数，概率论和数理统计，能够应⽤于数据分析和机器学习

项目经验

项⽬1：基于半监督的细粒度⻝品图像分类系统
项⽬⽬标：构建⼯业级⻝品识别引擎，实现包含11类别的Food-11数据集精准分类，解决跨⽂化⻝品形态差异带来的识别难题。
优化亮点：1.⾃设计⼀个卷积神经⽹络模型结构，在Food-11数据集实现Top-1准确率86.2%；2.设计多阶段迁移学习⽅案，结合半监督训练，利⽤少量标注数据和⼤量未标注数据，使模型在4千张图像规模下的训练时间缩短；3.通过混合数据增强策略使跨⽂化⻝品分类错误率下降14.6%。
项⽬2：基于时序特征融合的新冠感染⼈数预测模型
项⽬⽬标：构建端到端回归预测系统，通过前两⽇新冠阳性病例数（t-2, t-1）及当⽇社会特征向量，预测第三⽇（t）感染⼈数，实现传播趋势的量化评估。
优化亮点：1.通过相关系数分析与特征选择将输⼊维度从93维降⾄30维，训练效率提升42%；2.采⽤L2正则化防⽌模型过拟合，在交叉验证中取得平均MSE=18.7的稳定表现；3.提出动态学习率策略，AdamW优化器替代SGD，相⽐固定学习率训练，模型收敛速度提升，验证集预测误差降低19%。

案例展示

图像分类

项⽬1：基于半监督的细粒度⻝品图像分类系统项⽬⽬标：构建⼯业级⻝品识别引擎，实现包含11类别的Food-11数据集精准分类，解决跨⽂化⻝品形态差异带来的识别难题。优化亮点：1.⾃设计⼀个卷积神经⽹络模型结构，在Food-11数据集实现Top-1准确率86.2%；2.设计多
恋爱次数与各因素的关系

探究恋爱次数与颜值，内涵，财富之间的关系；看其与各个因素之间是否存在某种线性的相关性。根据给到的数据，发现恋爱次数与颜值之间的线性相关性最高。