Выполненные проекты: Сервис верификации MoneyCare Заказчик и потребитель: MoneyCare — это независимая кредитная платформа, ведущая деятельность брокера по оформлению потребительских займов по всей территории РФ Задача: Разработка программного модуля для автоматизации верификации пользователя. Продукт: Реализовано в виде сервиса несколько моделей машинного обучения: Авторизация с помощью жеста Для идентификации реальной личности пользователю предлагается показать на камеру один из 16 существующих в базе жестов. Далее модель машинного обучения ищет на фотографии жест и идет проверка совпадения с заданным. Текущее качество: 99.98%. Определение лица на фото и обрезка с заданными параметрами Модель машинного обучения определяет наличие лица на фотографии и обрезает фотографию так, что лицо занимает 70% от общей площади обрезанного фото. Текущее качество: 98.99%. Сравнение фотографий на идентичность Делается обрезка с фотографии в реальном времени пользователя и с фотографии с паспорта. Далее полученные данные сравниваются между собой. Текущее качество: 70%. Проверка качества фотографии Осуществляется определение дефектов на фотографиях. На данный момент реализована антиспуфинговая проверка (отсечение случаев фотографии с экрана). Текущее качество: 60%. За прохождение каждого пункта пользователь получает балл для его идентификации. Далее в случае непрохождения порогового значения по суммарным баллам анкета отправляется на ручную проверку оператору. Оценка пятилетней выживаемости после назначенной химиотерапии рака молочной железы. Работа опробирована в клиниках-партнерах: Пакман, новосибирский онкоцентр. Применение алгоритмов машинного обучения с целью оценки пятилетней выживаемости при различных генных сигнатурах, анамнезах и подходах к терапии рака молочной железы, а также о создании алгоритма на основе клинических рекомендаций для поддержки принятия решения о выборе терапии. Точность определения подтипа РМЖ 93%. Также в ходе работы отдельно был развит другой продукт: программный комплекс для поддержки работы врачей онкомаммологов и обучения ординаторов. Данное решение было выполнено с помощью методов обработки естественного языка: на вход подавались анамнезы пациентов, из которых вычленялись необходимые для назначения терапии параметры. Фентези-лига дзюдо Заказчик: самый крупный паблик по дзюдо в СНГ https://vk.com/judonews Фентези-турнир - это игра, в которой вы можете сделать прогноз на настоящий турнир по дзюдо. Все просто - вы выбираете по одному человеку в каждом весе и потом получаете очки за их выступления. После турнира мы составляем рейтинг на основе общего количества очков и определяем лучших прогнозистов группы. Реализованы скрипты для парсинга данных с сайта judobase.org и подсчета баллов участников. Сервис определения категории товара Заказчик: росаккредитация с представленной на хакатоне задачей Решение позволяет определить категорию товара по его описанию для проверки Росаккредитацией. Простой, удобный, многофункциональный графический интерфейс и решение требует минимальное количество действий для запуска. Продукта для решения данной задачи с использованием машинного обучения ещё нет на рынке. Точность модели 84%. Распознавание капчи Разработка нескольких моделей распознавания капчи: капча с цифрами, google-капча с поиском заданного объекта на фотографии, google-captcha с паззлом. Обнаружение ботов в социальных сетях Разработка сервиса для проверки комментария или страницы пользователя (входные данные: текст или ссылка ВК/twitter соответственно) на реальность субъекта. Шумоподавление Реализовано шумоподавление на аудиозаписях. Возможна реализация любых проектов с помощью машинного обучения или нейронных сетей, а также их интеграция в различные существующие сервисы либо написание сервисов с нуля и доведение их до стадии MVP. Также рассмотрю проекты для анализа криптовалюты и создание проектов для web3 (blockchain etc.)