Sergiy Isakov

Надежный обладатель Plus
the impossible is possible
Предложите Sergiy работу над вашим следующим проектом или зарегистрируйте профиль фрилансера и начинайте зарабатывать прямо сейчас.

ФЛП
Украина Харьков, Украина
5 дней 14 часов назад
Свободен для работы свободен для работы
6 Сейфов завершены
3 месяца 12 дней назад
4 заказчика
на сервисе 2 года
  • machine learning
  • Python разработчик
  • Business Analyst
  • data scie

Рейтинг

Успешных проектов
100%
Средняя оценка
9.8 из 10
Рейтинг
1123
Машинное обучение
Обработка данных
5 проектов
Машинное обучение
4 проекта
Python

Проверенные данные

Просмотр информации о верификации доступен только зарегистрированным пользователям.

Резюме

I'm a specialist with an analytical, systematic mindset, good soft skills and extensive experience in data science and machine learning as well as business processes and projects analysis:

•      design and implement data models in Python

•      experience working with machine learning models (data preprocessing, regression, classification, clustering, association rule learning, reinforcement learning, natural language, deep learning, dimensionality reduction, model selection&boosting, etc.)

•      find creative solutions to machine learning challenges

•      development of visions and concepts of technological solutions

•      development of technological approaches, models and methods

•      business processes management, optimization and estimation

•      development of finance&economic models

•      analysis of key opportunities, issues, and risks of investment and commercial projects

Tools I use - Keras, Tensorflow, Scikit-Learn, Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, PyCharm,  PyTorch, etc.

Навыки и умения


Архитектура и инжиниринг

Портфолио

Нейросеть с искусственной иммунной системой

Машинное обучение
Нейросеть с искусственной иммунной системой

Использование принципов и алгоритмов искусственных иммунных систем в создании нейросети для классификации объектов при маленьких тренировочных наборах данных. основная идея заключается в клонировании вектора внутреннего слоя НС для повышения эффективности процесса классификации

GAN for images super resolution

Машинное обучение
GAN for images super resolution

Разработка ML модели на основе Generative Adversarial Network (GAN),
которая усиливает функцию потери контента с состязательной потерей, обучая GAN.
Модель позволяет реконструировать изображения с большим коэффициентом масштабирования (в 4 раза) и использовалась для реконструкции медицинских изображений микроскопа.

Нейросеть на Pytorch для RETS

Машинное обучение
Нейросеть на Pytorch для RETS

Разработка модели прогнозирования цены объектов недвижимости на базе Artificial Neural Networks (ANN) в Pytorch
Первый этап - препроцессинг исходных данных
- извлечение данных из базы данных MySQL (доступ к серверу предоставляет заказчик)
- очистка данных, анализ выбросов, заполнение пропущенных данных и пр.
- анализ взаимосвязи, взаимовлияния и корреляции данных. Отбор независимых параметров
Второй этап - "восстановление" цены продаж
- разработка модели
- тренировка, тестирование и пр.
- "восстановление" цены продаж по объектам, для которых в базе данных не указана стоимость продажи (таких объектов 400)
- проверка точности модели при сравнении с реальной ценой продажи таких объектов
Третий этап - предсказание цены продажи на 1-5 лет:
- кластеризация исходных данных
- формирование временных зависимостей
- анализ стационарности, трендов, временных лагов, периодичности, аномальных участков и пр.
- построение модели для прогнозирования

Нейронная сеть управления движением робота

Машинное обучение
Нейронная сеть управления движением робота

Модель управления движением колесного робота построена на базе Artificial Neural Networks (ANN)
ANN имеет два узла (нейрона) на входном слое, десять узлов на скрытом слое и семь узлов на выходном слое
Узлы на входном слое соответствуют данным (уровням сигнала) левого и правого по ходу движения робота датчиков
Сигналы с датчиков нормируются по максимальному уровню сигнала с датчика таким образом, что на узлы входного слоя подаются значения в диапазоне от 0 до 1. При наличии нескольких датчиков-сенсоров с каждой стороны их показания суммируются с разными весовыми коэффициентами и подаются на входные узлы как обобщенный сигнал
Связи между входными узлами и узлами скрытого слоя построены на базе релейной функции, а между узлами скрытого слоя и выходного – на базе сигма функции
Результат предсказания действия формируется в семи узлах выходного слоя и окончательно формируется из условия наибольшей вероятности, что соответствует одной из семи категорий (action), которые соответствуют следующему:
action == 0 - 'Keep move - both rotate in the same direction'
action == 1 - 'Right brake, left rotate - turn right'
action == 2 - 'Right reverse, left rotate - cool right'
action == 3 - 'Left brake, right rotate - turn left'
action == 4 - 'Left reverse, right rotate - cool left'
action == 5 - 'Both brake - smooth braking'
action == 6 - 'Both reverse - emergency braking'

Анализ распределения энергии

Машинное обучение
Анализ распределения энергии

предварительная обработка данных датчиков, разработка модели, прогнозирование, визуализация

Классификация пользователей

Машинное обучение
Классификация пользователей

предварительная обработка данных пользователей, разработка модели классификация пользователей

Прогноз продаж

Машинное обучение
Прогноз продаж

прогнозирование объемов продаж на базе модели временных рядов

 

Отзывы и комплименты о выполненных проектах 6

3 мая 10 000 UAH
Проверка алгоритма

Качество
Профессионализм
Стоимость
Контактность
Сроки

Сергей продемонстрировал отличную работу в срок, профессиональный подход с добавлением креативных идей, которые помогли по сути темы.

Иван Му | Персональный | Ответный отзыв

22 апреля 2021 11 090 UAH
Обработка данных при помощи LSTM

Качество
Профессионализм
Стоимость
Контактность
Сроки

Спасибо за качественно и в срок выполненную работу! Исполнитель продемонстрировал готовность работать в новой области и продемонстрировал высокий профессионализм.

Иван Му | Персональный | Ответный отзыв

Качество
Профессионализм
Стоимость
Контактность
Сроки

Как коммуникация, так и работа - всё быстро, внимательно и по существу, качественно. Я доволен. Спасибо!

Качество
Профессионализм
Стоимость
Контактность
Сроки

рекомендую, было приятно работать!

Иван Му | Персональный | Ответный отзыв

18 марта 2020 5800 UAH
CNN + AIS

Качество
Профессионализм
Стоимость
Контактность
Сроки

Была проведена хорошая работа. Фрилансер проявил себя ответственно и даже творчески (там где это было нужно). Работой доволен. Буду рад будущему сотрудничеству.

Robert Yamkovoy | Персональный | Ответный отзыв

Качество
Профессионализм
Стоимость
Контактность
Сроки

Спасибо за успешно выполненный проект!

Активность

  Последние ставки 10
Создание робота для торговли на бирже (валюта, акции, криптовалюта) Персональный проект
1000 UAH
Лабы Python Tensorflow Персональный проект
1000 UAH
Проверка алгоритма Персональный проект
10 000 UAH
Проверка кода и поиск путей улучшения качества прогнозирования Персональный проект
12 000 RUB
Разработка на python программы для моделирования и оптимизации
500 UAH
Проект по AI Персональный проект
1234 UAH
Разработка программы управления температуры печи Персональный проект
5000 UAH
GUI.027 Персональный проект
6500 UAH
Нужен специалист по Data Scientist/Machine Learning
2500 UAH
Machine learning и Natural Language Processing - обработка натуральног
200 UAH