PROFILE 候補者プロフィール

候補者ID
6765
誕生年
1993年
性別
男性
学生の出身エリア
南アジア
大学のタイプ
海外 有名大学
卒業年度
2017年5月
学位
修士
特徴
機械学習およびデータ分析の実務経験3年 ディープラーニング、IoT、組み込みシステムなどの分野に強いデータ科学者兼エンジニア

アクティブ・コネクター
推薦の理由
RECOMMENDATION

【特筆すべき経験】
(1) 現在まで、Nvidia JetsonやRaspberry Piなどのエッジデバイス上のA.Iモデルを管理(デプロイ、開始、停止、削除)するためのPaaSである、エッジデバイス用のA.Iモデル展開プラットフォームの開発に取り組む。また、製品の仕様書を書いて開発チームに提案。展開後の機能(推論のためのAIモデルの開始と提供)の開発も担当。
(2) コンベアベルトに飲み物がこぼれるのを防ぐため、ペットボトルのふたを検出するためのモデルを開発する。Raspberry PiとともにNode-redを使用してP.E.Tの画像をキャプチャし、ボトルモデルを開発するためのK平均クラスタリングおよび基本的な画像処理操作を行う。データソースとしてNode-red + Raspberry Pi、推論用にNode-red + Nvidia Jetson Tx2を含む完全なシステムを統合する。
(3) Faster R-CNNを使用して、さまざまな照明条件におけるLEDタイプメーターの読み取り値を確実に予測するために、PythonでTensorflowオブジェクト検出APIを使用したAIモデルを開発。データに注釈を付けるためにSVMで半教師付きの方法を使用。EC2とNvidia Jetson Tx2をGPUでサポートするTensorflowオブジェクト検出APIのdockerイメージの開発にも携わる。また、AWS EC2でモデルをトレーニングし、cloudを使用してRESTモデルをクラウド(EC2)とエッジデバイス(Jetson Tx2)の両方にデプロイするために開発を行う。
(4) 解剖学的に分離された脳領域間の機能的結合性を同定するための健康な被験者の時系列rs-fmriデータの分析し、ヒトの脳発達段階を得るためのクラスタリング方法を利用して脳の本質的なネットワークに焦点を当てた研究を行う。脳のさまざまなネットワークを見つけるための教師なし機械学習モデルを開発し、アルツハイマー病の分析と検出のための機械学習モデルも作成。アルツハイマー病のベースラインテスト結果データから特徴を選択するためにRFE法を使用し、PythonでSVM分類器を開発。83.5%の精度を得る。
(5)大学でエレクトロニクスと通信分野を専攻。その後インド工科大学で通信技術と管理におけるMTechについて学び、2017年に卒業。
(6) データサイエンス、コンピュータビジョン、NLP、音声認識、ディープラーニング、機械学習、A.Iエンジニアに興味あり。
【スキル】
Python,R,C,C++,Embedded C,SQL,シェルスクリプト,Matlab(5年以上),Tensorflow,Keras,Mxnet,UFF,REST,Numpy,Scipy,Sklearn,AdaBoost,Matplotlib,Seaborn,
ggplot,Pandas,ウェブスクレイピング,Opencv(2年)AWS EC2,s3,λ,Microsoft Azure,Hadoop,Git,Docker,Tmux,Nvidia TensorRT,Node-red,Nvidia Jetson Tx1 / Tx2,Raspberry Pi 3B /, Linux
【日本語】

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