伊万纳米洛瓦维奇,Software Developer在西雅图,WA,美国
伊万纳米洛瓦维奇

软件开发师在西雅图,WA,美国

成员自2019年9月24日以来
伊万娜举行了博士学位。电气工程学位。在她在华盛顿大学的研究中,她将机器学习和统计信号处理应用于大脑 - 计算机接口的开发。作为一个具有强大的数学和工程背景的数据科学家,Ivana可以解决涉及使用机器学习和统计分析的大量数据的复杂问题。
伊万纳现在 可用的 for hire

文件夹

经验

地点

西雅图,WA,美国

可用性

兼职

优选的环境

VS代码,Pycharm,Subversion(SVN),Git,Linux,Windows

最神奇的......

...项目I.'ve工作了是从单个脑半球的神经活动统计建模,表明它可以用于控制身体的两侧。

就业

  • 洞察数据科学研究员

    2019年 - 2020年
    洞察数据科学计划
    • 开发了一种机器学习算法,可自动识别突发中的最佳照片。
    • 实施和培训了一对WISE SVM Ranker,它使用一般图像质量特征(模糊,对比等)和内容质量特征(OpenCV用于面部检测,眼睛开放,依此类推)。
    • 实现了74%的精度,使用归一化折扣累积增益(NDCG)测量。
    • 使用Python,Flask,HTML和CSS在AWS上部署交互式Web应用程序。
    • 开发了一种多标签文本分类算法,可自动标记研究论文。
    • 实现了使用Word n克的TF-IDF的NLP的特征提取算法,标题中的单词的外观等等。
    • 比较了多标签分类中使用的几种问题转换方法,包括二进制相关性,分类器链和标签Powerset。
    技术:亚马逊网络服务(AWS),Bash,AWS,烧瓶,Git,Jupyter Notebook,Matplotlib,Pandas,OpenCV,SQL,NLTK,Scikit-Learn,Python
  • 高级博士后同伴

    2014 - 2018.
    华盛顿大学
    • 探讨了使用单个脑半球使用神经活动的可能性,以控制脑电脑接口范式中身体的两侧。
    • 分析了神经活动数据的Tberabytes,提供对大脑功能的洞察力。
    • 应用高级统计建模,包括转移熵和高斯工艺因子分析(GPFA)以评估脑连接。
    • 发布了两个同行评审出版物,四个口头演示和两个会议文件。
    • 独立地领导了研究项目,以允许在中风和脊髓损伤患者中再培训出血管活化感官途径。
    • 建立触觉设备,探讨在空间中传送臂位置的替代方法。
    • 撰写了纳入本研究调查结果的拨款提案,该研究由拜利家庭基金会获得90,000美元。
    技术:OpenGL,Bash,SQL,Git,Jupyter笔记本,Matplotlib,Pandas,Scikit-Learn,C,Matlab,Python
  • 研究助理

    2007年 - 2013年
    贝尔格莱德大学电气工程学院
    • 分析了中风和帕金森病患者的行走缺陷。
    • 开发了一种用于量化卒中患者病理步行模式的方法。
    • 证明主成分分析(PCA)与临床用评估指标相比,对急性和慢性患者的具体差异提供了更好的了解。
    • 通过结合神经网络和基于规则的分类,检测到帕金森病患者的行走干扰,实现了84%的精度。
    技术:C,Simulink,Matlab

经验

  • perfectshot |在突发中找到最好的照片(开发)

    我开发出PerfectShot,这是一个互动的网络应用程序,它使用AI帮助用户从他们所采取的束中选择最好的照片。

    这几天我们都拿了大量照片。在我们的手机和无尽的云存储上使用高质量的数码相机,我们很少拍摄一盏镜头了。但是,每次我们这样做时,我们都会最终拥有多个,冗余的镜头,并通过照片和选择,以保持耗时,繁琐的过程。如果我们可以使用ml可以自动选择你拿走的束的最佳照片怎么办?

    我开发了一个SVM Ranker,它使用一般图像质量和内容质量功能来查找最佳照片。使用Python,Flask,HTML和CSS部署该应用程序在AWS上。

  • 抽象标签(开发)

    我构建了一个多标签模型,可以自动标记有几个适当的标签,例如数学,物理,金融等。在多标签分类中,类不是互斥的。每个数据集样本都可以分配给多个标签。例如,一个物理研究论文可能包含高级数学或统计分析,因此应该用物理,数学和统计标签标记。

    这个问题是一个监督的文本分类问题,我探索了几种不同的分类器和问题转换方法,以查看哪一个最适合给定的场景。

    我已经实现了一个用于NLP的特征提取算法,它使用单词n-gram的TF-IDF,标题中的单词的外观等。我已经探索了诸如二进制相关性,分类器链,S和标签Powerset等问题转换。

  • 重新配置神经电路(开发)

    我探讨了使用单个脑半球使用神经活动的可能性,以控制身体的两侧在脑电脑接口范式中。

    这对那些有中风的人来说非常重要,大脑的一侧部分或完全损坏。为了回答这个问题,我分析了神经活动数据的terabytes,以提供对大脑功能的洞察力。然后,我使用高级统计方法来模拟此活动并将其与行为数据相关联。

技能

  • 语言

    Python 2., Python 3., C, Python, SQL., 抨击, simulink.
  • 图书馆/ API.

    纹orflow., 克里克特 - 学习, OpenCV., nltk., matplotlib., 熊猫, OpenGL.
  • 工具

    马铃薯, Git., Subversion(SVN), Pycharm., vs code.
  • 平台

    jupyter笔记本, 视窗, Linux., 亚马逊网络服务(AWS), AWS. EC2.
  • 其他

    聚类, 分类, 回归, 信号处理, 计算机视觉, 自然语言处理(NLP), 抨击脚本, AWS.
  • 构架

    烧瓶
  • 贮存

    mysql.

教育

  • 博士生物医学工程学位
    2007年 - 2013年
    贝尔格莱德大学电气工程学院 - 贝尔格莱德,塞尔维亚
  • 掌握'电气工程学位
    2002年 - 2007年
    贝尔格莱德大学电气工程学院 - 贝尔格莱德,塞尔维亚

认证

  • Tensorflow中的自然语言处理
    2月2020年2月 - 至今
    Coursera.
  • 人工智能,机器学习和深度学习的Tensorflow简介
    2019年12月 - 至今
    Coursera.
  • Tensorflow中的卷积神经网络
    2019年12月 - 至今
    Coursera.

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