Я – Data Science разработчик с двухлетним опытом программирования на Python и глубокими знаниями в области анализа данных и машинного обучения. Моя основная специализация – разработка решений для анализа данных, ETL-процессов и построение ML-моделей. Опыт и достижения: Аналитика и ETL: Начинал карьеру с анализа данных поступлений студентов в колледжи и университеты, где занимался сбором и предобработкой данных с использованием Pandas, openpyxl, requests и BeautifulSoup. Создавал эффективные...

Проект Petcher

Компьютерное зрение | Computer vision | Opencv | Нейронные сети | Машинное обучение | Экспертные системы | Machine learning | Expert system | Искусственный интеллект | Глубокое обучение | Нейросеть | Сверточные сети | Data scientist | Deep learning | Convolutional network | AI | Neural network | CNN | Tensorflow | Keras | Pytorch | NLP | Обработка естественного языка | Боты | Чатботы | Мессенджеры | Natural language processing | Bots | Chatbots | Парсинг | Парсеры | Эмуляторы |...

Софт для лесопромышленного предприятия

Нейросеть для оценки техники бега по нескольким критериям

Нейросеть в микроконтроллере внутри маски для сна

Занимаюсь разработкой и внедрением DL моделей около 2-х лет. Любую задачу которую с первого взгляда хочется решить с помощью OpenAi, можно гораздо проще решить путем небольшой модификации открытых моделей. В результате заказчики получают личный продукт на 100% отвечающий их требованиям с возможностью быстрой доработки.

Мониториг блогеров инстаграмм

Анализ данных и МО: модели машинного обучения, глубокое обучение, pandas, numpy, seaborn, matplotlib, scikit-learn

Я студент РТУ МИРЭА. Около 3 лет обучаюсь ИИ и аналитике данных. С хорошими результатами окончил курса от Стэнфорда по машинному обучения, окончил с красным дипломом квалификацию по направлению "Программные средства решения прикладных задач искусственного интеллекта" в РТУ МИРЭА, также активно занимаюсь изучением NumPy, Pandas, MatPlotLib, Seaborn, TF и других библиотек необходимых для анализа данных и построения моделей ИИ на их основе. Продолжаю своё обучение и постоянно узнаю что-то новое в...

Я специалист по ИИ и машинному обучению, создам модель и сайт для лёгкости использования . Машинное обучение (ML): Анализ данных и предсказание результатовРегрессияКлассификацияКластеризацияНейронные сети и глубокое обучение (Neural Networks and Deep Learning): Моделирование сложных данных для улучшения предсказаний и автоматизации задач (распознавание изображений и обработка языка)Технологии: PyTorch, TensorFlow, CNN, RNN, KerasTransfer Learning, GANsКомпьютерное зрение (Computer Vision):...

Модель прогнозирования затрат на медицинские услуги

Модель прогнозирования оттока клиентов

Стек: Python(3 года + 1 год пром. разработки), Numpy/Pandas/MatPlotLib/Seaborn для анализа/подготовки/визуализации данных, PyTorch/Tensorflow/Keras - ML/нейронные сети, Transformers/BitsAndBytes/Accelerate - NLP/LLM OpenCV/YOLO - ComputerVision SQL - работа с БД(ClickHouse/MySQL/PostgreSQL) Yandex DataLens/Proceset - BI/витрины данных Навыки: - Опыт изучения Data Science/Machine Learning – 3 года, профильное образование - Обладаю знаниями в построении и обучении моделей на базе...

Я участвовал в проекте по выявлению больных деревьев, собрал и обработал набор спутниковых фотографий лесов, обучил модель и внедрил ее в созданный мной веб-сайт Я также обучил множество различных моделей. Например, распознавание автомобилей, плотин, дорожных знаков, эмоций на лицах, пожаров, самолетов. Я могу работать как с обычными фотографиями, так и со спутниковыми.

Опыт разработки микропрограммного обеспечения ARM С/С++ - 11 лет Опыт разработки аппаратного обеспечения (Полный цикл без трассировки печатных плат) - 11 лет Опыт разработки Desktop приложений .NET (WPF back+front) - 7 лет Опыт разработки Android приложений (Java) - 5 лет Опыт разработки универсальных приложений (Avalonia) - 2 года Опыт работы с нейросетями (обнаружение/классификация/"трассировка" объектов на фото/видео. Подбор модели, подготовка "датасета", обучение, встраивание в рабочий...

telegram @max8m Разработка алгоритмов и систем с использованием искусственного интеллекта (ИИ), компьютерного зрения и машинного обучения для любых задач. В том числе генеративные модели и системы, такие как Stable Diffiusion, flux, GAN, ChatGPT, llama и др Большой опыт проектирования комплексных платформ, разработки систем компьютерного зрения и искусственного интеллекта, в том числе для роботов и встраиваемых систем, включая анализ данных, написание моделей нейронных сетей и внедрение систем...

Система автоматической классификации обращений тех поддержки

Компьютерное зрение и навигация для автономного робота

Генерация уникальных данных для NFT

Artificial Intelligence Programming Engineer I am developing automated machine learning (AML) systems. Evolutionary self-learning algorithms. Automatic data collection for training and improving the quality of neural networks. Convolutional neural networks (CNN), for example for image recognition and streaming video. Recurrent neural (RNN), for example for voice recognition. When developing, I use various constructions: neural network + evolutionary...

Умею разрабатывать приложения на Python, знаю основы объектно-ориентированного программирования. Владею библиотеками для анализа данных и машинного обучения: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scipy, sklearn. Знаю синтаксис SQL, умею составлять запросы к базам данным и работать с SQLAlchemy. Знакома с основами backend-разработки и фреймворком FastAPI. Использую Git для версионирования приложений и работы над проектами. Знаю классические ML-алгоритмы и умею строить ML-модели для...

Data science и Full-stack разработчик с опытом более 5 лет 1.Computer Vision 2.NLP 3.Graph Neural Networks 4.RecSystems 5.Machine Learning 6.Django 7.Flask 8.OpenCV 9.Selenium 10.BeautifulSoup 11.Scrappy 12.telegram bot 13.pytorch, tensorflow, sklearn, catboost 14.большой опыт работы с базами данных(PostgreSQL, MySQL+MariaDB, Mongo) 15.И другие, менее изученные библиотеки, фреймворки, etc. Хакатоны и соревнования: AIIJC 2021: International AI Olympiad Нашей задачей было предсказать...

Fullstack Engineer and ML Engineer | Keys.ae

Middle Machine Learning Engineer | Точка Банк

Senior Machine Learning Engineer | Циан

Резюме: https://drive.google.com/file/d/1Pqf4wTs2EN2M5td2szuQ24uY0Fnyid28/view?usp=share_link Опыт работы с Python - 3 года Работа с MNIST датасетом: Сделал kNN модель для классификации изображений MNIST используя PyTorch. Модель имеет точность в 99.5% Разрабатывал модель детектирующую меланомы и отличающую их от обычных родинок. Модель разрабатывалась в рамках проекта медицинского сервиса, и работает с помощью CNN написанной на PyTorch

ФИО: Кейно Андрей Вячеславович ОБРАЗОВАНИЕ: 1989 - Физик Новосибирский Государственный Университет, Физический Факультет, кафедра аэродинамики и аэрофизики. 1995 – Аспирант, Аспирантура НЭТИ, по специальности Молекулярная физика и теплофизика Примеры решения задач: Примеры кода: https://github.com/AndreiKeino/CSharp-like-propert... https://github.com/AndreiKeino/camex Пример вебсайта: https://asset-master.net/ Примеры...

.

Программист Java. (38 лет) Технологии: Core JAVA 8(stream, lamba, threads), Spring, Spring Boot(mvc, cloud, stream, security), JPA, Hibernate, JDBC, JUnit, Mockito, Ant, Maven, Gradle, RabbitMQ, AWS Java API Знание и опыт применения шаблонов GOF, понимание микросервисной архитектуры и знание шаблонов Eclipse, VisialVM VCS: SVN, Git DB: Oracle, MySql NoSQL: MongoDB OS: Linux, Solaris, IBM AIX, Docker, Kubernetes(базовые знания) J2EE: Tomcat, IBM Websphere, Weblogic, JBoss Documentum 5.3,...

преобразование видео как в prism

сайт с объявления о продаже учебников

Здравствуйте, меня зовут Тимошенко Иван. Я full-stack middle разработчик, мне 31 год. Образование: "Информационный системы и технологии ДВГТУ" 2008-2012 Стек: Стек: Python 3.10, Django, Flask, AsyncIO, Aiohttp, Pandas, RestAPI, JS, React, HTML 5, css, bootstrap. Также проходил курсы от ФПМИ МФТИ по ML и реализовывал ML модели в процессе обучения и для курсовой работы. ML стек: PyTorch, CNN, RNN, Regressions, DTree, Knn Boosters and другое.. Опыт: Несколько лет разрабатывал сайты на Wordpress...

Сайт фотографа sapogi-photo.ru

Сайт фотостудии Studiokiss.ru

Разрабатываю алгоритмы обработки информации для ответственного программного обеспечения на языках программирования C# и F#. Один из авторов программы "САПСАН", применяемой для акустико-эмиссионного (АЭ) контроля качества сварного соединения в процессе сварки на одном из крупнейших судостроительных заводах России. Автор идеи и реализации алгоритма локации источников АЭ вошедшего в стандарт ФГУП "Крыловский государственный научный центр". В последние годы активно использую алгоритмы глубокого...

Применение DL для сегментации сварочных процессов

Применение DL для распознавания сигналов акустической эмиссии

Универсальный алгоритм локации источников акустической эмиссии

Программирую на языке python, в основном занимаюсь машинным обучением с использованием Tensorflow, Keras, Dlib, PyTorch, OpenCV, Flask. Интересны работы по системе распознавания лиц и объектов на фотографиях или видео, как загруженного, так и в режиме реального времени. Интересный проект по определению на фотографии объекта - определение 19+ предохранителей на плате и их дальнейшее распознавание с использованием CNN.

Я занимаюсь Al Deep Learning Engineering, ML. Создаю и обучаю модели нейронных сетей. Анализирую и обрабатываю данные в различных формах. Также я занимаюсь развертыванием модулей, и оптимизацией inference. Есть опыт в построении CNN, NLP моделей, web-приложений на основе модуля NN. Примеры работ можно посмотреть:https://github.com/LGDnov.

Начинающий специалист. Требуется больше практики с реальными данными.

Занимаюсь семантической сегментацией изображений. Сверточные нейронные сети (CNN), машинное обучение, глубокое обучение. Опыт в переносе keras моделей на С++, написание десктоп приложений.

2 года работы на Python3 [numpy, scipy, matplotlib; tensorflow; машинное обучение: с учителем(SVM, Linear Regression, Polynomial Regression + regularization, Classification one-vs-all)/без учителя (K-Mean); глубокое обучение: Classification; optimization - dropout; Natural Language Processing; Convolutional Neural Networks; Reccurent Neural Networks]2 года работы на на С++ [STL, WinAPI, openCV]2 года работы на C# [WinForms, WPF, Azure]3 курса высшей математики: теория вероятностей и...

Анализ эмоционального состояния.

Распознавание цифр

Smart workplace

1) Multiple object tracking. Одновременное построение траекторий множества однотипных объектов (игроки на поле) по видео. (Object Detection, Multiple object tracking, Python, numpy, pandas, CNN, Deep Learning, TensorFlow, OpenCV, Kalman Filter) 2) Анализ данных о работе Helpdesk-подразделения и предсказание наступления некоторых критических событий (Python, pandas, numpy, cross-validation, оверсэмплинг, gridsearch, классификация - деревья решений, randomforest, регрессия, корреляция) 3)...