作為Hike Limited機器學習團隊的領導者，我主導了Rush（Hike的真錢遊戲網絡）創新AI驅動配對系統的開發。我們的目標是通過自動根據玩家的技能水平、遊戲行為和整體用戶體驗來匹配玩家，創造一個公平、引人入勝且高度個性化的遊戲體驗。
Rush ML項目旨在開發一個複雜的配對算法，能夠在競技遊戲場景中快速準確地配對玩家。該系統需要平衡多個因素，包括玩家技能、遊戲偏好和歷史表現，以確保所有參與者都能獲得公平和愉快的比賽。
玩家技能評估：開發了一個多方面的評級系統，考慮各種特定遊戲技能和整體玩家表現。
作為 Hike Limited 機器學習團隊的領導者，我主導開發了一個複雜的 AI 系統，用於檢測和減輕 Vibe 元宇宙中的惡意舉報。這個項目對於維護一個安全、可信的環境，讓用戶在虛擬空間中互動和連接至關重要。
目標是創建一個智能系統，能夠準確識別和處理用戶在 Vibe 虛擬房間內提出的虛假或惡意舉報。這個系統需要區分合法的關切和濫用舉報功能的企圖，確保所有用戶都有一個公平和安全的環境。
信任評分系統：開發了一個修改版的 PageRank 算法，根據用戶的互動和舉報歷史分配信任分數。
作為Hike Limited機器學習團隊的領導者，我主導了Vibe（Hike創新的元宇宙友誼網絡）的複雜AI驅動配對系統開發。我們的目標是通過最佳選擇虛擬房間的用戶來創造有意義的連結，從而提升元宇宙中的整體社交體驗。
Vibe ML專案旨在開發一個智能系統，能夠根據各種因素（包括興趣、互動歷史和社交動態）在虛擬房間中匹配用戶。這個專案對於在Vibe元宇宙中創造引人入勝且有意義的社交體驗至關重要。
用戶畫像：開發算法，根據Vibe平台內的互動、偏好和行為創建全面的用戶檔案。
作為 Hike Limited 的機器學習顧問，我參與開發了 Hikemoji 的尖端電腦視覺模型，這個專案旨在直接從用戶的自拍照生成酷炫頭像。這項創新功能顯著提升了 Hike 平台的用戶參與度和個人化體驗。
Hikemoji 的目標是創建高度個人化、視覺吸引力強的頭像，準確反映用戶的面部特徵和風格偏好。我的角色專注於開發複雜的電腦視覺模型，將頭像組件與特定面部特徵匹配。
面部特徵提取：開發模型以準確識別和映射自拍照中的關鍵面部特徵。
在快速發展的電子商務領域中，個人化已成為企業尋求提升用戶體驗和推動轉化率的關鍵差異化因素。作為印度最大的眼鏡電子商務公司和獨角獸新創企業，Lenskart認識到利用尖端資料科學技術為其龐大客戶群提供量身定制的產品推薦的必要性。本文深入探討了我作為資料科學顧問的經驗，致力於開發一個創新的推薦系統，徹底改變了Lenskart用戶發現和互動眼鏡產品的方式。
眼鏡行業在線上購物方面呈現獨特的挑戰。與許多其他產品類別不同，眼鏡和隱形眼鏡是高度個人化的物品，需要仔細考慮風格、適合度和功能性。Lenskart的目標是創建一個能夠高度準確理解和預測用戶偏好的推薦系統，最終提高客戶滿意度和銷售額。
該項目的主要目標是：
為了應對這個複雜的挑戰，我們轉向了Word2Vec，這是一種通常用於詞嵌入的強大自然語言處理技術。然而，在我們的創新方法中，我們重新利用Word2Vec來學習和表示眼鏡產品和用戶偏好。
在不斷發展的電子商務世界中，創建一個脫穎而出的平台需要技術專業知識和創新思維。本文詳細介紹了我在建立一個尖端電子商務解決方案的經驗，該解決方案不僅滿足而且超越了客戶的期望，整合了自定義支付解決方案和社交功能。
我們的客戶，一家在線禮品行業的新興公司，帶著創建一個能夠革新人們在線購買禮品方式的電子商務平台的願景來找我們。主要要求包括：
我們選擇了Satchmo，一個基於Django的電子商務框架，作為我們專案的基礎。Satchmo提供了幾個優勢：