iT邦幫忙

第 11 屆 iT 邦幫忙鐵人賽

DAY 5
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Google Developers Machine Learning

G社機器學習三十天 佛心公司讓我免費學習 ╰(⊙Д⊙)╮佛心公司╭(⊙Д⊙)╯系列 第 5

[Day5] G社機器學習三十天 佛心公司讓我免費學習 ╰(⊙Д⊙)╮佛心公司╭(⊙Д⊙)╯ - ML/雜談/工程師這條路

今天一整天參加 iPlayground iOS 開發者社群大會,好幾位國外大咖也有來給talk,結束後還有人幫 review 我的程式碼,所以沒辦法分享太多機器學習相關的知識。

今天我想來分享關於我之前在新創公司工作時,公司想在自己的 App 利用 ML 建立推薦模型吧:

  1. 是一個影音社交平台
  2. 發現 TA 是 KPOP 迷妹
  3. 影片素材來自 Youtube API
  4. 影片拿來拍 reaction video

目標:想透過使用者的行為,推薦會拍影片的迷妹們熱門的影片,提高用戶對於 App 的黏著度。

不過這項計畫到最後並沒有執行,但我當時參與了資料蒐集與紀錄流程的規劃。

  1. 有些迷妹是團粉,有些迷妹是特定團員粉 -> 所以要標記團名、團員
  2. 有些迷妹是泛KPOP粉,只要是 KPOP 都有機會產生興趣 -> 一個使用者拍了不同團的影片
  3. Youtube 上也有很多粉絲會剪輯演唱會表演、練習時,特定團員的性感片段精華 -> TA 最愛用的素材
  4. 影片拍好時,影片標題、貼文內容可做簡單的語意分析。 -> 例如: XXX is soooooo sexy!!
    ...
    上面數點大概就是當時討論出來,可以蒐集到的標記以用來訓練模型。
    所以計畫是能夠訓練出能夠從使用者的行為標記、Youtube 影片熱門度,推薦她可能喜歡的影片素材。

再來聊聊別的吧,雖然我目前也只是半隻腳踏入工程師這領域,積極求職中,還希望被收留。

我台大生科系畢業,就如批踢踢鄉民所言:「一日生蚵,終生顆顆。」我在畢業前一年跑去公衛系修流行病學。
會做這個決定,原因是流病是一門使用統計工具來研究/制定公共醫療衛生政策的一門學問,所以攸關人命跟龐大的行政預算,進行推論的時候會比較嚴謹一些。(生科系的生統只要 n 能跑過 t-test 就可以了 X)

而跑統計所使用的工具則是貴鬆鬆的 SAS,也蠻像寫程式的感覺(相對於spss之類的工具)。

學著學著,也發現自己能寫程式耶,就開始往工程師的方向走了 XD。

之所以會想參加這次挑戰也是想逼自己複習統計並學習機器學習,希望自己以後工作之餘還能夠做除了看圖奇傻笑之外做點有趣的事。

期許自己,成為一個不寫糞code的工程師,能寫出半年後回頭看還讀得懂的code。


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