Проявляю огромный интерес к области Data Science и анализу данных. Математическое образование дало хорошую опору и помогло в понимании сетей с математической точки зрения. Во время учёбы написал две курсовые работы и диплом, посвященные методам машинного обучения: - Реализация нейронной сети для аппроксимации нелинейной функции (без использования библиотек ML) - Применение свёрточных нейронных сетей в задаче Super-Resolution - Применение нейронных сетей в задаче прогнозирования оттока клиентов в сфере телекома В данный момент имеется опыт работы, начиная с обработки сырых данных и до анализа результатов предсказания построенной сети, имеются представления о классических моделях CV. Рабочие проекты: - Предсказание оттока клиентов. Работа с базой на Clickhouse, очистка данных, постройка сети, анализ результатов обучения. - Text detection. Написание собственного генератора страниц с текстом, тренировка модели FasterRCNN, YOLOv5 - Помощь в разработки мобильного приложения. Освоение FastAPI, PostgreSQL. Большую часть времени занимался кэшированием с помощью Redis. - Segmetation. Адаптация открытого репозитория с GitHub под сегментацию пола и стен на фотографии. - Classification. Классификация лиц по признаку наличия маски. - Classification. Классификация лиц по признакам "хороший", "плохой". Для дальнейшего запуска распознавания лиц - Бенчмарки существующих решений таких как: * Детектор персон * Векторизаторы лиц * Скоринг лиц * Детекторы масок * Распознаватели текста