기계 학습

Hike Limited의 기계 학습 팀 리더로서, 저는 Hike의 실제 금전 게임 네트워크인 Rush를 위한 혁신적인 AI 기반 매치메이킹 시스템 개발을 주도했습니다. 우리의 목표는 플레이어의 기술 수준, 게임 행동, 전반적인 사용자 경험을 기반으로 자동으로 플레이어를 매칭하여 공정하고 매력적이며 고도로 개인화된 게임 경험을 만드는 것이었습니다.

2024년에 접어들면서, Orangewood Labs의 AutoInspect와 AutoSpray 솔루션으로 이룬 놀라운 진전을 공유하게 되어 기쁩니다. 이 혁신적인 시스템들은 기계 학습과 컴퓨터 비전을 산업용 로봇 공학에 적용하는 데 있어 중요한 도약을 나타내며, 특히 품질 관리와 정밀 제조 분야에서 두각을 나타냅니다.

Hike Limited의 기계 학습 팀 리더로서, 저는 Vibe 메타버스 내에서 악의적 신고를 탐지하고 완화하기 위한 정교한 AI 시스템 개발을 주도했습니다. 이 프로젝트는 사용자들이 가상 공간에서 상호작용하고 연결할 수 있는 안전하고 신뢰할 수 있는 환경을 유지하는 데 중요했습니다.

Hike Limited의 기계 학습 팀 리더로서, 혁신적인 AI 기반 구어체 스티커 키보드 개발을 주도했습니다. 이 프로젝트는 힌글리시, 타밀 영어 및 다양한 언어 조합을 포함한 다국어 입력을 기반으로 지능적으로 스티커를 제안함으로써 사용자 표현을 혁신하는 것을 목표로 했습니다.

Hike Limited의 기계 학습 컨설턴트로서, 나는 사용자의 셀카에서 직접 멋진 아바타를 생성하는 Hikemoji 프로젝트를 위한 최첨단 컴퓨터 비전 모델 개발에 참여했습니다. 이 혁신적인 기능은 Hike 플랫폼 내에서 사용자 참여와 개인화를 크게 향상시켰습니다.