![Avatar r50 a6ce93fe35b158fd29ba0e8681c918c22117160e9586a56eee4ffbc20df9bda1](/assets/default/users/avatar_r50-a6ce93fe35b158fd29ba0e8681c918c22117160e9586a56eee4ffbc20df9bda1.png)
Выполню ваш любой каприз)
Выполню ваш любой каприз)
Работаю в сфере машинного обучения (NLP, CV). Разрабатываю сервисы для моделей машинного обучения (REST API [Flask, FastAPI], RabbitMQ). Web scraping (Selenium).
Занимаюсь изучением Data Science сферы, владею языками Python, SQL, готов выполнять работу по машинному обучению, анализу, очистки, визуализации данных. Из библиотек активно пользуюсь numpy, pandas, plotly, sklearn и другими. К работе подхожу ответственно, обязанности выполняю своевременно.
Студент 4 курса, работаю в лаборатории алгоритмической разработки, занимаюсь ML, хочу набраться больше опыта и покушать.
Классические алгоритмы машинного зрения с 2010 года, классическое машинное обучение с 2012, нейронки с 2014.
8 лет назад начал заниматься программированием в web-сфере на Javascript/PHP (+ HTML/CSS). Имею стаж программирования на C++ 4 года. За это время работал со многими фреймворками, например Qt. Имею опыт программирования на Python, SQL. Хорошо разбираюсь в приёмах машинного обучения. Частенько пишу ботов на заказ.
Я являюсь студентом 3 курса корейского университета, факультета Industrial Engineering в специализации машинного обучения и Data Science, имею глубокий интерес к области Искусственного интеллекта, машинного и глубокого обучения и большой потенциал для развития. За время учебы я освоил основы машинного обучения и инженерии данных, а также получил навыки программирования на Python, R и Java. Одним из моих сильных личностных качеств является настойчивость. Я всегда стараюсь добиваться поставленных...
Разработчик телеграмм-ботов, пишу на пайтоне. В основном магазин боты, могу скинуть вам работающие магазин-боты которые работают.
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...
Специализируюсь на машинном обучении, как классических методах, так и нейронных сетях. Так же разрабатывал backend на Go и C++. Пишу на Python, C++, Go
Programmer, I have been working in the field of neural networks for 3 years, I have extensive experience in the development of classification and recognition. Worked with yoloV5, switched to yoloV7
Data mining, Data Science, Data Engineering, Machine Learning, Machine life-long learning, Algorithmic trading, Neural networks. Trading - bots, robots, experts, strategies. Plant(factory) Mind - machine learning pipelines producing trading robots. Алгоритмический трейдинг, Машинное бучение, Завод(фабрика) Разума - конвейеры машинного обучения, производящие торговых роботов. Нейронные сети авторской архитектуры и эволюционирования. Авторские функции/алгоритмы...
- работа с unix-подобными операционными системами; - написание bash, py - скриптов Linux; - построение моделей ML, DL; - работа с SQL и NoSQL базами данных; - Docker-контейнеризация; - написание пайплайнов CI/CD; - администрирование сети.
Занимаюсь python разработкой, работаю с django фреймворком и могу разработать полноценный веб-ресурс, связав его с шаблонами. В настоящий момент активно изучаю алгоритмы искусственного интеллекта и его интеграцию. Хорошо знаком с data science, высшее образование по специальности "прикладная информатика в экономике". Разработка android-приложений, игр на уровне junior
Питонист, аналитик данных, настраиваю машинное обучение и нейросети.
just walking around
Основной профиль - data science, занимаюсь машинным обучением, аналитикой данных и их добычей, в первую очередь с помощью парсинга. Основной язык программирования - python. Работаю как в коммерческой сфере, так и в академической среде. Мои проекты - https://github.com/Nikita4125
Занимаюсь веб скрапингом (или как у нас говорят парсингом :) ), работаю с мат. моделями в области машинного обучения, анализирую и обрабатываю данные (могу создавать красивые отчеты).
Skoltech student, Data scientist at Aramco Python(Pandas, sklearn, PyTorch, xgboost, docker, git, openCV, skimage), git PowerBI Linear algebra, RecSys
Работаю с командой разработчиков, являюсь ответственным лицом, и помимо рабочих задач по проекту отвечаю за диалог с заказчиком и обсуждение проекта. Имеется опыт написания аналитических моделей, сервисов автоматического трейдинга, и развертки этих сервисов на серверах, а также автоматизации бизнес процессов. Участники команды являются сотрудниками backend разработки таких компаний как Яндекс и Газпром-нефть.
Я начинающий специалист в области Data Sciense. Сейчас работаю антифрод аналитиком. Окончила Новосибирский государственный университет по направлению "Механика и математическое моделирование". Получила дополнительное профессиональное образование в Томском государственном университете по специальности data-аналитик. Получила дополнительное профессиональное образование от Яндекс.Практикума по специальности Data Science. Дополнительно регулярно практикуюсь по направлениям python, SQL, статистика,...
Добрый день, ищу проекты для развития практических наыков в области AI. В свободное время исследую подходы на основе нейронных сетей для задач обработки/генерации звука. Использую Pytorch, Tensorflow.
Занимаюсь разработкой и внедрением алгоритмов машинного и глубокого обучения. Мой стек: PyData (numpy, pandas, matplotlib, sklearn и т.д), Deep Learning (Torch, Keras, Tensorflow, MxNet), Computer Vision (OpenCV, Torchvision, gluoncv)
Занимаюсь разработкой нейронных сетей (в основном для задач компьютерного зрения), а также применением готовых решений.
Моя пятилетняя экспертиза в Data Science в числах: 10 проектов в 6 разных сферах машинного обучения;заработал бизнесу десятки миллионов рублей с помощью внедрения моделей;упаковал/внедрил более 50 моделей;нанял 9 человек всех грейдов;управлял 2 командами до 6 человек в каждой.Стек технологий: ML (табличные данные, временные ряды, системы поддержки и принятия решений, обучения без учителя, рекомендательные системы, NLP и др.);программирование (в основном Python, также использовал R для проверки...