掌握机器学习基本算法
熟悉深度学习框架 TensorFlow,Keras 的使用
掌握图片分类、识别,NLP等机器学习任务
掌握知识图谱相关技能,如 Neo4j、命名实体识别等
会使用 Flask、springboot、TensorFlow.js 部署模型
同时掌握前端展示方法如 vue
bike fitting:通过图片识别出人体的关键点,对其推荐合适自己身体结构的车型
药品知识图谱:通过中文药品说明书构建药品知识图谱,应用于合理用药
阅读相关论文,并通过开源数据集,训练多个模型,验证模型准确度,对多个模型集成与优化,最后部署到线上。
通过中文的药品说明书,对其提取命名实体,定义其关系,构建知识图谱,并实现了后端提供增删改查接口、前端展示知识图谱,同时可以修改的功能