ПРИВЕТ
Я Камышников Дмитрий
ML Engineer +
ХОРОШИЙ ПАРЕНЬ из Иннополиса.
- 6+ Опыт
- 10 Проекты
- 23 Возраст
Выпускник ТГПУ, 2023, бакалавр по направлению "Фундаментальная информатика и информационные технологии". 6+ лет некоммерческого опыта программирования.
Последние 8 месяцев активно изучаю Data Science.
Лидерство в стартапе (6+ человек). Стажировка в ВНИИГАЗ в области машинного обучения. Автор научной статьи. Победитель Tula Hack Days 2023.
Стремлюсь работать в области машинного обучения, моя страсть - создавать умные
системы, способные решать сложные задачи и принимать автономные решения.
Проведение уроков программирования на Python специально для детей и взрослых, обеспечение того, чтобы содержание было увлекательным и соответствовало возрасту.
В рамках стажировки разработал программное решение для автоматизации набора персонала с использованием методов NLP и анализа резюме в формате PDF.
Разработка и внедрение образовательных программ в области дополнительного образования для учащихся. Организация и проведение занятий по темам, связанным с технологиями и разработкой приложений для Android и Js.
Освоение основ работы с клиент-серверными приложениями в области безопасных телекоммуникаций. Разработка системы доступа к корпоративной базе данных компании.
Наш проект направлен на автоматизацию обнаружения и классификации объектов недвижимости на земельных участках, значительно повышая эффективность идентификации строений и способствуя градостроительному планированию. Реализованное решение обладает точностью 81,52% (mAP) и включает в себя удобное в использовании веб-приложение.
Подробнее Новости
Проект является решением для поиска подходящих проектов для ваших целей. Вы можете найти подходящий проект для вашего бизнеса/исследования. Платформа агрегирует проекты из нескольких источников и позволяет быстро и точно найти подходящую основу для реализации ваших идей.
Подробнее Веб-сайт
Обнаружение несоответствий в описаниях еды на платформах для заказа и доставки еды онлайн служит важным ингредиентом для успеха, удержания клиентов и удовлетворенности. Большинство компаний, предоставляющих платформы для заказа и доставки еды онлайн, постепенно используют решения на основе глубокого обучения для обнаружения, соответствует ли изображение еды, показанное на их платформе, данному описанию или категории.
Подробнее