推荐系统项目

项目简介：

使用数据来自某互联网平台手机助手，项目目标通过机器学习所学知识挖掘平台手机用户喜好，给用户准确推荐手机软件，类似360手机助手、华为手机助手、百度手机助手推荐功能，做到实时个性化推荐

项目特色:

架构完善综合大项目，从前到后贯穿，利用分布式文件系统存储用户行为数据，使用Spark程序进行数据分析，利用分布式SQL来进行数据清洗，特征抽取，python脚本构建训练集，利用分布式机器学习算法训练模型，线上Web来调用使用模型

用户画像分析系统项目

项目简介

用户画像是真实用户的虚拟代表,是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。通过用户调研去了解用户,根据他们的目标、行为和观点的差异,将他们区分为不同的类型,然后每种类型中抽取出典型特征,赋予名字、照片、一些人口统计学要素、场景等描述,就形成了一个人物原型。通过人物原型，可以给用户更加精准的搜索和推荐结果。

项目特色

根据用户历史浏览数据，对用户进行行为分析，精准建模。通过用户模型，可以对用户进行精准推荐，精准投放广告

皮肤癌检测项目

项目简介

黑色素瘤，又称恶性黑色素瘤，是来源于黑色素细胞的一类恶性肿瘤，常见于皮肤，亦见于黏膜、眼脉络膜等部位。黑色素瘤是皮肤肿瘤中恶性程度最高的瘤种，容易出现远处转移。该疾病如果早期治疗，患者可以完全康复。可见早期诊断和治疗因而显得尤为重要。我们开发一款app，面向手机用户，你可以随时用app开个摄像头让机器医生帮我们看一看，这是不是皮肤癌的早期症状。

项目特色

面向手机用户，操作方便，利用深度学习高级框架Keras进行开发，代码简洁，训练时间短，模型准确率高。

自动聊天机器人项目

项目简介

聊天机器人是一个用来模拟人类对话或聊天的程序。聊天机器人主要应用场景包括智能客服、虚拟机器人、智能手表、智能车载和智能家居。我们开发一款基于深度学习的中文聊天机器人，可在中文语义理解方面达到较高的准确率。

项目特色

基于深度学习的中文聊天机器人，项目涵盖了中文分词，语义分析，命名实体识别等中文NLP技术。

深度学习目标检测

项目简介

目标检测，工业界关注的主要是人脸，人，车这些对监控、交通等领域非常重要的目标。 我们将所有的方法都概括成：候选窗口 + 分类or回归。人在识别物体的时候，第一次可能只是知道这是一个单独的物体，也知道bounding box，但是不知道类别；当人类通过其他渠道学习到类别的时候，下一次就能够识别了；目标检测也是如此，我们不可能标注所有的物体的类别，我们将这种快速学习的机制引入。

项目特色

基于深度学习，使语意信息和分割结合，为目标检测提供信息，进行目标检测。