Ramtin (Reyhani) R.
Unüberwachte extraktive Zusammenfassung mit hierarchischen Transformern (Masterarbeit)
Erfahrungen
Unüberwachte extraktive Zusammenfassung mit hierarchischen Transformern (Masterarbeit)
- Entwickelte ein Modell zur Zusammenfassung/Hervorhebung von Text basierend auf einem vortrainierten hierarchischen Transformer mit einer zusätzlichen PMI-basierten Redundanzkontrolle in unüberwachter Weise.
Vorhersage von Lungenerkrankungen aus Röntgenaufnahmen
- Entwickelte ein Deep-Learning-Modell zur Klassifizierung von Thoraxerkrankungen anhand von Röntgenaufnahmen, das Aufmerksamkeitsmechanismen und eine globale-lokale Merkmalsfusion kombiniert, um in einem schwach überwachtem Setting Genauigkeit und Lokalisierung zu maximieren.
Sentiment- und Community-Analyse auf Reddit
- Führte eine eingehende Analyse der Community-Erkennung in sozialen Graphen durch, die aus Reddit-Posts über den israelisch-palästinensischen Konflikt abgeleitet wurden.
Llama2 ConceptARC-Test
- Bewertete Llama2-13B mit ConceptARC, um die analogische Schlussfolgerungsfähigkeit des großen Sprachmodells zu beurteilen.
Ein rechnerischer Ansatz zur Homans' Theorie des sozialen Austauschs
Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 597, 127263.
Entwickelte rechnerische Modelle basierend auf Homans' Theorie des sozialen Austauschs, um die Auswirkungen von Erinnerung, Werten und Interaktionen auf die Gruppenbildung zu analysieren.
Simulierte agentenbasierte Austauschprozesse, um soziologische Muster zu untersuchen.
Einfluss versteckter Variablen in der inversen statistischen Physik
- Untersuchte Zeitreihendaten aus Finanzmärkten, um mithilfe des inversen Ising-Modells den Einfluss versteckter Knoten in großen Netzwerken wie Aktienkorrelationsnetzwerken zu quantifizieren.
Vorhersage von Pulsarsternen
Entwickelte ein Modell zur Klassifizierung von Pulsarsternen aus Radiosignaldaten.
Setzte fortgeschrittenes Feature-Engineering und überwachte Algorithmen ein, um eine hohe Vorhersagegenauigkeit zu erzielen.
Zusammenfassung
Als Data-Science-Masterabsolvent, spezialisiert auf Deep Learning, Bildverarbeitung und Verarbeitung natürlicher Sprache, suche ich Positionen, in denen ich meine Fähigkeiten weiterentwickeln und mit meinen technischen Kenntnissen zu innovativen, praxisnahen Projekten beitragen kann.
Fähigkeiten
- Programmiersprachen: Python, R, Sql, C/c++, Vba, Mathematica
- Bibliotheken Und Frameworks: Fairseq, Pytorch, Tensorflow, Keras, Pandas, Numpy, Matplotlib, Scikit-learn
- Tools: Git, Latex
- Musikinstrumente: Klavier, Ukulele, Santoor, Mundharmonika
- Soziale Kompetenzen: Technische Anpassungsfähigkeit, Kritisches Denken, Kommunikation, Teamarbeit
Sprachen
Ausbildung
Universität Padua
Master of Science · Data Science (kognitive, soziale und ökonomische Datenanalyse) · Padua, Italien
Shahid Beheshti-Universität
Master of Science · Physik (Statistische Physik & Komplexe Systeme) · Tehran, Iran, Islamische Republik
Technische Universität Sharif
Bachelor of Science · Physik · Tehran, Iran, Islamische Republik
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