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1、丰富的大数据分析、机器学习方面的经验;扎实的数学基础和机器学习算法功底。
2、熟悉机器学习常用算法:决策树,随机森林,协同过滤,SVM,回归算法,ReinforcedLearning等。
3、熟悉神经网络理论,熟练使用Caffe\TensorFlow\Keras其中至少一种神经网络框架进行建模和训练。熟悉CNN\RNN\LSTM。
4、具备一般的自然语言处理理论基础和项目经验,熟悉常用的NLP模型和算法,包括但是不限于:分词、词性标注、VSM、文本分类和聚类等;

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