Pavlos G.
Modellierung der Schwere von Verkehrskonflikten mit Machine Learning
Erfahrungen
Modellierung der Schwere von Verkehrskonflikten mit Machine Learning
Entwicklung von Prognosemodellen zur Schätzung der Schwere von Verkehrskonflikten auf Basis von PET mit überwachten Lernverfahren und Bewertung der Leistung über mehrere Merkmalsgruppen hinweg.
Durchführung einer Clusteranalyse und Implementierung eines SOM-Neuronalen Netzes in verschiedenen Merkmalsmengen.
Verwendete Tools: Python, Pycharm
Erkennung von Konzeptdrift in der Analyse und Modellierung der Unfallschwere bei Straßenverkehrsunfällen in Victoria, Australien
Implementierung eines Machine-Learning-Frameworks zur Vorhersage der Unfallschwere unter Berücksichtigung von Datenverschiebungen im Zeitverlauf.
Einsatz von Online-Drift-Erkennungsmethoden (z. B. Drift Detection Method, DDM), um Leistungseinbußen zu erkennen und eine erneute Modellerstellung auszulösen, wodurch Anpassungsfähigkeit und Vorhersagegenauigkeit in dynamischen Verkehrsumgebungen verbessert wurden.
Verwendete Tools: Python, Pycharm, River Library
Hydrologische Analyse und Erstellung von Hochwasserabflusskurven für die Gemeinde Almyros, Magnesia
- Durchführung einer hydrologischen Einzugsgebietsanalyse und Erstellung von Hochwasserabflusskurven für kritische Punkte in der Gemeinde Almyros mit der Software HEC-HMS, unter Einbindung von Geländevorverarbeitung, SCS-CN-Verlustmethode, Clark-Einheitshydrograph und Muskingum-Routing für ein Bemessungsereignis mit 100-jähriger Wiederkehrperiode.
Praktikum
TEDRA Group
- Unterstützung mehrerer Vor-Ort-Ingenieure bei verschiedenen Aufgaben beim Bau einer solarbetriebenen Schlammtrocknungseinheit in Larissa, Griechenland.
Bewertung und Lösungen für Gehweg- und Parkplatzprobleme in Volos, Griechenland
- Durchführung einer detaillierten Untersuchung zum Zustand der Gehwege und zu Parkproblemen in zentralen Bereichen von Volos, Analyse der Auswirkungen auf die städtische Zugänglichkeit und Vorschlag nachhaltiger Verbesserungen.
Datenanalyse von öffentlichen Verkehrssystemen in Volos, Griechenland
Durchführung einer umfassenden Studie zu den öffentlichen Verkehrssystemen in Volos, Griechenland anhand einer Analyse der aus Fragebögen gesammelten Daten.
Verwendete Tools: Python, Pycharm, Google Colab.
Datenanalyse zu Echtzeitmetriken von Astiko KTEL Volou
Durchführung einer vollständigen Datenanalyse zu verschiedenen Kennzahlen und Variablen, die während der Betriebszeiten von Astiko KTEL Volou, einem Busunternehmen in Volos, Griechenland, live erfasst wurden.
Verwendete Tools: R, R Studio, Python, Pycharm, Javascript, HTML.
Analyse der Auswirkungen von Überschwemmungen und Vegetation in Volos, Griechenland
Analyse aktueller und vergangener Satellitenbilder mithilfe von Google Earth Engine, um die Auswirkungen der verheerenden Überschwemmung Daniel im September 2023 in Volos, Griechenland zu berechnen.
Verwendete Tools: Google Earth Engine, Python, Javascript.
Analyse und Prognose von Verkehrsunfällen und Todesfällen im Straßenverkehr
Durchführung einer umfassenden Analyse und Zeitreihenprognose von Verkehrsunfällen und Todesfällen in Griechenland (1996–2022) mithilfe statistischer und Deep-Learning-Modelle.
Verwendete Tools: R, RStudio, Python, Pycharm, Scikit-Learn, Pytorch, PostgreSQL, pgAdmin4, Excel.
Sprachen
Ausbildung
Universität Thessalien
Master-Abschluss und Diplom im Bauingenieurwesen mit Schwerpunkt Verkehrstechnik · Bauingenieurwesen · Volos, Griechenland · 7.35/10.0
Zertifikate & Bescheinigungen
Teilnahmezertifikat am Workshop 'Künstliche Intelligenz für Verkehrssicherheit und Mobilität'
Machine Learning A-Z: KI, Python und R
Udemy
Einführung in Zeitreihenanalyse und Zeitreihenprognose mit R
Udemy
Teilnahmezertifikat SFHMMY 16
Data Science und Machine Learning Bootcamp mit R
Udemy
Teilnahmezertifikat am Nestlé Data Skills Day
Statistik für Datenanalyse mit R
Udemy
Teilnahmezertifikat Emerging Tech Conference
R-Programmierung A-Z: R für Data Science mit praktischen Übungen
Udemy
Teilnahmezertifikat SFHMMY 14
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