專注於 Python、Streamlit、資料分析、網頁資料擷取、RAG、LLM 應用與 PWA 整合。
目前持續學習 Machine Learning 與 Deep Learning，並加強模型訓練、評估、API 化與部署能力。
- 使用 Python 開發資料分析、爬蟲與 AI 應用
- 使用 Streamlit、Gradio 建立互動式 Web App
- 具備 Hugging Face Spaces、Streamlit Community Cloud 與 GitHub Pages 部署經驗
- 實作 RAG、FAISS、ChromaDB、Sentence Transformers 與 LLM API 整合
- 能將資料取得、清洗、分析、視覺化與網頁部署整合成完整作品
- Machine Learning／Deep Learning 目前學習中
| Project | Description | Demo |
|---|---|---|
| Multi-Strategy RAG System | PDF 文件問答系統，整合 Streamlit、FAISS、TF-IDF、Sentence Transformers、Groq API 與多種 RAG 策略。 | Live App |
| Taiwan Stock Dashboard | 台股技術分析儀表板，整合即時報價、歷史行情、技術指標、法人籌碼、新聞與 Plotly 圖表。 | Live App |
| ChromaDB RAG Gradio PWA | 將 Hugging Face Gradio RAG 應用整合成可安裝的 PWA，支援 Service Worker 與離線外殼。 | Live App |
| PChome Product Scraper | PChome 商品搜尋、價格分析、折扣比較、自選商品與 CSV 匯出儀表板。 | Live App |
| Taiwan ESG Dashboard | 使用 Chart.js 與 Plotly 建立 Scope 1、2、3 溫室氣體排放視覺化儀表板。 | Live App |
| Taiwan Weather Forecast PWA | 天氣預報 Web App 的 PWA 外殼，支援安裝、離線頁面、Service Worker 與響應式設計。 | Live App |
使用 Python、Streamlit、pandas 與 Plotly 建立 MOMO 商品搜尋、品牌分析、價格區間分析、自選比較與 CSV 匯出工具。
- 資料前處理與特徵工程
- Regression／Classification
- Decision Tree／Random Forest
- XGBoost
- Train／Validation／Test Split
- Accuracy、Precision、Recall、F1、RMSE
- Cross Validation
- Overfitting 與模型調整
- Neural Networks
- TensorFlow／Keras 或 PyTorch
- CNN
- RNN／LSTM
- Transformer 基礎
- 模型訓練、評估、儲存與載入
- 建立完整 Machine Learning 部署作品
- 使用 FastAPI 提供模型推論 API
- 加入 SQL、SQLite 或 PostgreSQL
- 使用 Docker 建立標準化部署環境
- 加入單元測試與 GitHub Actions
- 學習 MLOps 與模型監控
資料取得
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資料清洗與分析
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互動式視覺化
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RAG／LLM 應用
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Streamlit／Gradio Web App
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Hugging Face／Streamlit Cloud／GitHub Pages 部署
- GitHub: st3325228228-cpu
- Hugging Face: stsfew
- Location: Taiwan
持續累積 Python、AI 應用、資料分析、RAG、PWA 與 Machine Learning／Deep Learning 實作能力。