Портфолио

1. Наиболее интересные работы

1.1 Programming

• Курс по алгоритмам от Mail.ru (Python, C++, Go): https://github.com/roman-4erkasov/made-algo
• Алгоритмы на C++ (Из наиболее интересного: утилита архиватор файлов и парсер составных арифметических выражений): https://github.com/roman-4erkasov/algoritms-cpp/
• Алгоритмы и структуры данных (надеюсь что он вернется(( ): https://github.com/roman-4erkasov/coursera-data-structures-algorithms

1.2 AI/DS

• Обработка естественных языков:

  • Веб-сервис, проводящий сентимент-анализ отзывов, + код для парсинга сайтов с отзывами: https://github.com/roman-4erkasov/ds-yandex-06-project
  • Генератор стихов: https://github.com/roman-4erkasov/nlp_work/blob/main/MADE/NLP_Lab01/Lab01_Poetry_generation.ipynb
  • NER. Поиск именованых сущностей в твитах: https://github.com/roman-4erkasov/nlp-coursera/blob/master/work02_ner/week2-NER.ipynb.
  • Дедубликация. Поиск близких по смыслу вопросов на stackoverflow: https://github.com/roman-4erkasov/nlp-coursera/blob/master/work03_deduplication/week3-Embeddings.ipynb
  • Реализация архитектуры seq2seq, которая парсит арифметические выражения и выдает ответ: https://github.com/roman-4erkasov/nlp-coursera/blob/master/work04_seq2seq/week4-seq2seq.ipynb
  • В планах CS224N (Natural Language Processing with Deep Learning) и https://github.com/roman-4erkasov/nlp_course
  • NER на предобученном Bert: https://github.com/roman-4erkasov/nlp_work/blob/main/bert_ner/bert_ner.ipynb

• Классический ML и статистика:

  • Обнаружение статистически значимых отличий в уровнях экспрессии генов больных раком:
    https://github.com/roman-4erkasov/ds-yandex-04-statistics/blob/master/projects/prj02_bioinformatics/bioinformatics.ipynb

  • Анализ временного ряда: https://github.com/roman-4erkasov/ds-yandex-05-real/blob/master/week02test02_timeseries/timeseries.ipynb

  • Решение задачаи вида Learn2rank: https://github.com/roman-4erkasov/ds-misc/blob/main/mailru_l2r_best_solution.ipynb

  • Анализ данных в задаче кредитного скоринга: https://github.com/roman-4erkasov/ds-yandex-04-statistics/blob/master/projects/prj01_scoring/Scoring.ipynb

  • Множественная проверка гипотез (плохо оформлена): https://github.com/roman-4erkasov/ds-yandex-04-statistics/blob/master/week03test02/stat.multiple_hypothesis_testing.ipynb

  • В планах пройти "How to win in Kaggle data science competiton" и Data Science JHU

• Компьютерное зрение:

  • Проекты по Computer Vision: https://github.com/roman-4erkasov/cv . Из интересного это:
    • (WIP) Заготовки к OCR-пайплайну - модель по сегментации номеров автомобиля и модель по распознаванию автомобильных номеров.
    • Модель по детекции и сегментации (instance segmentation) пешеходов на основе MaskRCNN (Detectron2).
    • Сегментация замазанных участков спутниковых снимков.
  • CS231N (Стэнфордский курс по компьютерному зрению) - WIP:
    • Assignment1 (Done) :
      • рассчет backpropagation: https://github.com/roman-4erkasov/cs231n-2019spring/blob/master/assignment1/cs231n_01.pdf
      • Реализация 2-слойной нейронной сети: https://github.com/roman-4erkasov/cs231n-2019spring/blob/master/assignment1/cs231n/classifiers/neural_net.py
      • Демо по классификации иизображений: https://github.com/roman-4erkasov/cs231n-2019spring/blob/master/assignment1/two_layer_net.ipynb
    • Assignment2 (WIP):
      • Реализация семейства методов градиентного спуска (Adam, RMSProp, etc): https://github.com/roman-4erkasov/cs231n-2019spring/blob/master/assignment2/cs231n/optim.py
      • Реализация forward prop и back prop для различных слоёв: https://github.com/roman-4erkasov/cs231n-2019spring/blob/master/assignment2/cs231n/layers.py
      • Реализация класса для построенния многослойной сети: https://github.com/roman-4erkasov/cs231n-2019spring/blob/master/assignment2/cs231n/classifiers/fc_net.py
      • Расчет ускоренного Batchnorm: https://github.com/roman-4erkasov/cs231n-2019spring/blob/master/assignment2/cs231n_02_batchnorm.pdf
      • Демо Batchnorm: https://github.com/roman-4erkasov/cs231n-2019spring/blob/master/assignment2/BatchNormalization.ipynb
      • Демо Inverted Dropout: https://github.com/roman-4erkasov/cs231n-2019spring/blob/master/assignment2/Dropout.ipynb
      • Рассчет CNN (WIP)
      • Реализация CNN (WIP)
    • Assingment3 (In plan)

• Machine Learning with Graphs:

  • Курс по Graph ML: https://github.com/roman-4erkasov/made-graph-ml
  • курс по Graph DL: https://github.com/roman-4erkasov/made-graph-dl