Стажер в команду Machine learning

Описание

П олещ ук
Виолетта
Дмитр иевн а

П очта
:
v io le tt a _ p o le sh ch uck @ mail. r u
| Te le gra m :
@vio w pij
|
Н ом ер
: +7 9227826400

Г о род
пр ож ива ни я
: Санкт
- Пете рбур г


Г р аж данств о
: РФ

В озр аст
: 20


О бо
мне

С пе ц иал ист
в обл асти
маш инно го
обуч е ни я
и ана л иза
данн ы х
. Ум ею
разр а баты ва ть
и
о буч а ть
не й росе те вы е
мод ел и
, об рабаты ва ть
и ви зу а л изи ро ва ть
данн ы е
, ра б ота ть
с Pyth o n,

S Q L,
PyTo rc h
и Scik it - le arn .


О бр азо ван ие

С ПбГЭ ТУ
« ЛЭ ТИ
» , факу л ьт е т
ко м пью те рны х
те хн ол оги й
и инф ор м ати ки
( КТ И
)
Н апр авл ени е
: При кл ад на я
мате м ати ка
и инф орм ати ка

П од гр уп па
: Систе м ы
иску с ств е нно го
инте л лекта

Г о д
по сту п л ени я
: 2023

Г о д
вы пус ка
: 2027


Н авы ки

- Язы ки
пр огр ам мирован и я
: Pyth o n,
C++,
SQ L,
Exc e l

- Библ иоте ки
и инстр ум ен ты
: Num Py,
PyTo rc h ,
Matp lo tlib ,
Scik it - le arn ,
Pan das,
Open C V,
AG ,

Gra p hR A G ,
Age n tic
RA G ,
CatB oost
/ Lig h tG BM
/ XG Boost

- Допол ни те л ьно
: Git ,
PyS p ark ,
Lin ux,
Docke r,
ви зу а л иза ц ия
данн ы х
, мате м ати че ска я

ста ти сти ка
и те ори я
ве роятн о сте й



П роекты

К л асси ф ика ц ия
ста ту с а
со тр уд ни ко в
по
метр и ка м
Exp erie n ce
и KPI


Проект
:
h tt p s:/ /c o la b .r e se arc h .g o ogle .c o m /d riv e /1 q h6G au gJR -t U sT TA pd1q 0n v2 E8 rv yjv L? u sp =sh arin g

- Разр аб ота на
мод ел ь
мно го кл асс о во й
кл асси ф ика ц ии
на
4 ка те го ри и
(F ir e ,
Tra in ,
Pro m ote ,

Rew ard )
по
двум
пр и зн а ка м
: ста ж
(E xp erie n ce )
и эф фект и вн о сть
(K PI)

- Исп ол ьзо ва ны
ал го ри тм ы
: KN N,
Lo gis tic
Regre ssio n,
SV M ,
Decis io n
Tre e
с пр ед об раб отко й

(S ta n dard Sca le r,
La b elE n co der)
и стр ати ф иц ирова нны м
разд ел ени ем
80/2 0

- Прове д ён
под бор
ги пе рпа рам етр ов
: для
KN N
вы брано
k= 7
с ве са м и
по
рассто ян и ю
, для

Decis io n
Tre e
— опти м иза ц ия
че рез
Grid Se arc h C V

- Луч ш ая
мод ел ь
— KN N:
дости гн ута
то чн о сть
98 .7 5%
на
те сто во й
вы борке
, F1 -s c o re
≥ 0.9 5
для

все х
кл асс о в
, RO C-A U C
>0 .9 7

- Визу а л изи рова ны
гр ани ц ы
пр и няти я
реш ени й
, матр и ц ы
ош иб ок
и RO C-
кр и вы е
для
ср авн е ни я

мод ел ей

W оrd2V ec
мод ел ь
на
Pyth o n

П роект
:
n lp

С об ст ве нна я
реал иза ц ия
ал го рит ма
word 2ve c


- Разр аб ота на
си сте м а
ко нте кс тн о го
обуч е ни я
сл ов

- Реал изо ва но
обуч е ни е
с пол ож ите л ьн ы ми
и отр и ц ате л ьн ы ми
пр и м ерам и

- Вкл ю че на
пр оста я
не й росе ть
для
пр ед ска за ни я
сл ед ую щ его
сл ова



Ге н ер ато р
осм ы сл ен ны х
пр ед лож ен и й


Проект
:
h tt p s:/ /g it h ub.c o m /v i0 le ttt / s e n te n ce -g e n era to r

- Разр аб отк а
ге не рато ра
пр ед л ож ени й
на
осн о ве
гр ам мати че ски х
пр ави л

- Ге не рац ия
инте рпр ети руе м ы х
пр ед л ож ени й
с уч ё то м
нете рм ина л ьн ы х
и те рм ина л ьн ы х

си м во л ов

- Мод ул ьн а я
архи те кт у р а
: отд ел ьн ы е
ко м по не нты
для
разб ора
гр ам мати ки
и ге не рац ии

пр ед л ож ени й

- Под держ ка
пол ьзо ва те л ьско й
гр ам мати ки
и расш иряе м ость
для
разн ы х
на б оров
пр ави л

Alz h eim er’s
Dis e ase
Rese arc h
RA G
Assis ta n t



Проект
:

h tt p s:/ /g it h ub.c o m /v i0 le ttt / A lz h eim er-s -D is e ase -R ese arc h -R A G -A ssis ta n t


- Разр аб отк а
RA G -
си сте м ы
(R etr ieval- A ugm en te d
Gen era tio n)
для
ана л иза
науч н ы х
пуб л ика ц ий
по

бол езн и
Альц ге й м ера

- Сбор
и пр ед об раб отк а
те кс то в
науч н ы х
ста те й
(P u bM ed ,
bio R xiv )

- Постр оени е
се м анти че ски х
эм бед динго в
и инд екс и рова ни е
ко рпус а
с исп ол ьзо ва ни ем
FA IS S

- Реал иза ц ия
меха ни зм а
ве кто рно го
по и ска
рел ева нтн ы х
фрагм енто в
по
пол ьзо ва те л ьско м у

за пр осу

- Инте гр ац ия
LLM
че рез
Open Ro ute r
API
для
ге не рац ии
отв е то в
на
осн о ве
на й д енны х
исто чн и ко в

- Форм ирова ни е
отв е то в
с цити рова ни ем
рел ева нтн ы х
науч н ы х
мате ри ал ов

- Мод ул ьн а я
архи те кт у р а
: отд ел ьн ы е
ко м по не нты
для
за гр узки
данны х
, по стр оени я

em bed din gs,
re tr ieval
и ге не рац ии


А нал из
мага зи но в



Проект
:
h tt p s:/ /g it la b .c o m /v i0 le ttt / fa sh io n_b o utiq ue_ an aly sis

- Ана л из
пр од аж
и во зв р ато в
то ва ров
на
осн о ве
данны х
инте рнет
- мага зи на

- Опр ед ел ени е
ТО П
-5
ка те го ри й
по
вы руч ке
и ТО П
-5
бренд ов
по
ср ед не м у
рей ти нгу

по ку п ате л ей

- Расч ё т
дол и
во зв р ато в
и ви зу а л иза ц ия
расп р ед ел ени я
ски д ок
и се зо нны х
во зв р ато в

- Прове д ени е
ста ти сти че ско го
ана л иза
вл иян и я
ур овн я
ски д ки
на
ве роятн о сть
во зв р ата
с
исп ол ьзо ва ни ем
χ ²-
те ста

- Вы явл ени е
зн ачи м ы х
за ко но м ерно сте й
и пр ед ста вл ени е
резу л ьт а то в
в на гл яд но й
форм е

Lin ux
Sy ste m
Lo gs
RA G
Assis ta n t



Проект
:
h tt p s:/ /g it h ub.c o m /v i0 le ttt / s y s-b o t

- Сбор
и па рси нг
данны х
о ош иб ка х
из
те хн и че ски х
исто чн и ко в
(S ta ck
Exc h an ge
API:
Ask
Ubuntu ,

Unix
& Lin ux,
Se rv e r
Fa u lt ;
оф иц иал ьн а я
доку м ента ц ия
Ela stic )

- Пред об раб отк а
и но рм ал иза ц ия
те кс то в
: очи стк а
HTM L-
сущ но сте й
, фил ьт р ац ия
шум ны х

отв е то в
, изв л ече ни е
ко м анд
и лого в
, дед уп л ика ц ия
за пи се й

- Постр оени е
се м анти че ски х
эм бед динго в
с исп ол ьзо ва ни ем
лока л ьн о й
LLM
че рез
Oll a m a

( мод ел и
no m ic -e m bed -t e xt
/ mxb ai- e m bed -la rg e )

- Инд екс и рова ни е
ко рпус а
зн а ни й
и реал иза ц ия
ве кто рно го
по и ска
с исп ол ьзо ва ни ем

Po stg re SQ L
+ pgve cto r

- Орке стр ац ия
RA G -
па й пл ай на
че рез
Flo w is e :
марш рути за ц ия
за пр осо в
, уп р авл ени е

ко нте кс то м
, ге не рац ия
отв е то в

- Инте гр ац ия
с Matr ix
для
пр и ём а
пол ьзо ва те л ьски х
за пр осо в
и отп р авки
стр укт у р и рова нны х

реш ени й
с цити рова ни ем
исто чн и ко в

- Пол но сть ю
ко нте й не ри зи рова нно е
разв ё рты ва ни е
че рез
Docke r
Com po se
(F lo w is e ,
Oll a m a,

Po stg re SQ L,
Matr ix -b o t)



С вер то чн ая
ней ронная
сеть
дл я
кл асси ф ика ц ии
CIF A R-1 0

П роект
:
c if a r1 0-c n n

- Постр оена
гл уб ока я
CN N
с че ты рьм я
бл ока м и
Conv2 D
+ Batc h N orm
+ MaxP o oli n g
+ Dro po ut

- Исп ол ьзо ва на
фун кц ия
поте рь
ca te go ric a l
cro ss e n tro py
и опти м иза то р
Adam

- Вкл ю че на
регу л яр и за ц ия
Dro po ut
для
борьб ы
с пе реобуч е ни ем

- Обуч е на
на
10
кл асса х
изо б раж ени й
из
на б ора
CIF A R-1 0

- Дости гн ута
вы со ка я
то чн о сть
на
те сто во й
вы борк




Допо лнительно

- Англ ийски й
язы к
: B2
( те хн и че ско е
чте ни е
, доку м ента ц ия
)
- Уча ств о ва л а
в студ енче ски х
пр оекта х
, св я за нны х
с ИИ

- Го то ва
бы стр о
обуч а ть ся
но вы м
инстр ум ента м
и те хн ол оги ям