优势亮点

我对机器学习领域有着浓厚的兴趣与深入的理解。具备扎实的数学基础，包括线性代数、概率论等知识，能熟练运用这些知识构建和优化机器学习模型。熟练掌握Python编程，熟悉常用的机器学习库如Scikit - learn、TensorFlow，可高效地进行数据处理、模型训练与评估。具备良好的数据分析能力，能够从海量数据中提取有价值的特征，对数据的敏锐洞察力有助于准确地选择合适的算法解决实际问题。具有较强的学习能力与适应能力，能快速掌握新知识并应用于实际项目中，善于从复杂的任务中总结规律并优化解决方案。

教育经历

中山大学

2021/09 - 2025/07

本科 (非统招) | 人工智能

在学校的人工智能社团中积极参与与机器学习相关的活动。 负责组织社团内的机器学习学习小组，制定了系统的学习计划，带领成员们学习机器学习的基础理论知识、算法原理以及相关编程实践。在我的组织下，小组成员对机器学习的理解更加深入，学习积极性得到了很大的提高。 参与社团组织的机器学习竞赛项目，负责模型构建部分。通过对赛题的深入分析，选择了合适的算法，并根据数据特点进行了针对性的优化，最终团队的模型在竞赛中取得了优异的成绩，排名在前x%以内。

实习经历

犬小猎有限公司

机器学习

2025/12 - 至今

在某公司实习期间，参与了某项目中的机器学习相关工作。 负责数据的预处理工作，对收集到的海量数据进行清洗、特征提取和标准化，经过处理的数据质量得到了显著提升，极大地减少了模型训练时的误差来源。 协助团队构建机器学习模型，根据项目需求，运用Scikit - learn库中的多种算法进行模型选型和训练，通过不断调整模型参数，最终确定的模型在测试集上达到了x%的准确率，相比初始模型有了很大的提高。 参与模型的优化工作，通过对模型的评估结果进行分析，发现模型在某些特定数据上的表现不佳，采用集成学习的方法对模型进行改进，成功提升了模型的泛化能力，在实际应用场景中的预测准确率提高了x个百分点。