Data Scientist
Як інженер з машинного навчання я виконував наступні завдання:

Інтегрував YOLOv8-s, YOLOv8-m, YOLOv5_obb та PaddlePaddle OCR для детектування і оптичного розпізнавання символів на номерних знаках машин. Займався підбором гіперпараметрів для оптимізації результатів. Використав NorFair для трекінгу.

Тренував моделі YOLOv5_obb для ідентифікація цілей з БПЛА на зображеннях високої роздільної здатності.

Здійснив порівняльний аналіз моделей для задач One-Shot face recognition, зокрема ArcFace та DeepFace. Після обрання моделі, впровадив YOLOv5 замість початкового детектору (dlib). 
Додав пакетну (батчеву) передачу зображень на обробку моделлю, для зменшення використання оперативної памʼяті.

Виконав невелике дослідження для оцінки алгоритмів трекінгу: DeepSort, Centroid, NorFair, ByteTracker. Підготував детальний звіт за результатами дослідження.

Налаштування моделі OpenAI whisper-large, а саме оптимізація параметрів (vad_filter, temperature, etc) для досягнення найкращих результатів.
Хочу використовувати математику у своїй роботі. Прогресувати як спеціаліст та навчатись новому у сфері ML, Data Science, не забуваючи покращувати свої навички програмування та англійської.
З 2-го семестру 3-го курсу, за відзнаки в навчанні був переведений на бюджет та почав отримувати стипендію. Захистив дипломну роботу за спеціальністю "Прикладна математика" на високу оцінку, а експерименти, проведені в контексті дипломної роботи було опубліковано. 

Засвоїв курс статистики та створив віконний додаток для: 
- Проведення первинного стат. аналізу 
- Тестування гіпотез
- Відтворення лінійної, поліноміальної, логістичної регресій 
- Факторного аналізу
- Аналізу часових рядів
- 2D, 3D візуалізації 
а також написав статтю з EDA (Exploratory Data Analysis).

Отримав високі оцінки з математики (лінійна алгебра, математичний аналіз, теорія ймовірностей), а також написав декілька статей.

Брав участь у конкурсі "Політ" з темою "Оформлення документів за допомогою пакету макросів TeX".

Успішно завершив курси: 
- "Deep Learning Fundamentals" від Deeplearning.ai
- "Data Science" від IBM
- "Supervised ML: Regression and Classification" від Stanford University
З 2-го семестру 3-го курсу, за відзнаки в навчанні був переведений на бюджет та почав отримувати стипендію. Захистив дипломну роботу за спеціальністю "Прикладна математика" на високу оцінку, а експерименти, проведені в контексті дипломної роботи було опубліковано. 

Засвоїв курс статистики та створив віконний додаток для: 
- Проведення первинного стат. аналізу 
- Тестування гіпотез
- Відтворення лінійної, поліноміальної, логістичної регресій 
- Факторного аналізу
- Аналізу часових рядів
- 2D, 3D візуалізації 
а також написав статтю з EDA (Exploratory Data Analysis).

Отримав високі оцінки з математики (лінійна алгебра, математичний аналіз, теорія ймовірностей), а також написав декілька статей.

Брав участь у конкурсі "Політ" з темою "Оформлення документів за допомогою пакету макросів TeX".

Успішно завершив курси: 
- "Deep Learning Fundamentals" від Deeplearning.ai
- "Data Science" від IBM
- "Supervised ML: Regression and Classification" від Stanford University
Як інженер з машинного навчання я виконував наступні завдання:

Інтегрував YOLOv8-s, YOLOv8-m, YOLOv5_obb та PaddlePaddle OCR для детектування і оптичного розпізнавання символів на номерних знаках машин. Займався підбором гіперпараметрів для оптимізації результатів. Використав NorFair для трекінгу.

Тренував моделі YOLOv5_obb для ідентифікація цілей з БПЛА на зображеннях високої роздільної здатності.

Здійснив порівняльний аналіз моделей для задач One-Shot face recognition, зокрема ArcFace та DeepFace. Після обрання моделі, впровадив YOLOv5 замість початкового детектору (dlib). 
Додав пакетну (батчеву) передачу зображень на обробку моделлю, для зменшення використання оперативної памʼяті.

Виконав невелике дослідження для оцінки алгоритмів трекінгу: DeepSort, Centroid, NorFair, ByteTracker. Підготував детальний звіт за результатами дослідження.

Налаштування моделі OpenAI whisper-large, а саме оптимізація параметрів (vad_filter, temperature, etc) для досягнення найкращих результатів.
Хочу використовувати математику у своїй роботі. Прогресувати як спеціаліст та навчатись новому у сфері ML, Data Science, не забуваючи покращувати свої навички програмування та англійської.