Data scientist i inżynier uczenia maszynowego z doświadczeniem w inżynierii oprogramowania; studiuje informatykę (studia licencjackie) ze specjalizacją w sztucznej inteligencji. Tworzy i ocenia rozwiązania uczenia maszynowego od początku do końca: wstępne przetwarzanie i eksploracyjna analiza danych, inżynieria cech, trenowanie modeli i ocena ich jakości. Pracuje z Pythonem (pandas, NumPy, scikit-learn, XGBoost) i TensorFlow przy zadaniach nadzorowanych i nienadzorowanych: regresja i klasyfikacja, drzewa decyzyjne i metody zespołowe, klasteryzacja i wykrywanie anomalii, systemy rekomendacyjne i głębokie uczenie ze wzmocnieniem. Korzysta też z SQL, Javy, Dockera i Gita. Ceni przejrzystość w zespołach interdyscyplinarnych, myśli systemowo, a nie pojedynczymi zadaniami, i szybko stosuje nowe narzędzia do realnych problemów.
Uczenie maszynowe i analiza danych.
Wszyscy uczestnicy →