linarkulinar,Linar Akhmetov,github

data-analysis-tools-ssau

Материалы по курсу: https://github.com/kvvik/DS_SamU

datavisualizationssau

Лабораторные работы по предмету "Визуализация данных"

date-test-remainder-bot-telegram

MVP бот на Apache Camel, напоминающий о небходимости проведения тестирования персонала на основе подгруженного csv файла

distributed-protected-applications

Лабораторные по предмету "Проектирование распределенных защищенных приложений"

dl-yolov3-test

Код, запускающий предобученную yolo модель

dl_ssau

Курс "Нейронные сети и глубокое обучение" Самарского Университета

dlcourse_ai

Материалы курса Deep Learning на пальцах

Задача: выбрать один из датасетов и поработать с ним. Результат работы предоставить либо в виде *.ipynb ноутбука с пояснением, либо в виде *.py скриптов с презентацией. Решение должно быть репрезентативно, т.е. должна быть возможность его запустить и повторить. Датасеты: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Bank+Marketing https://www.kaggle.com/nareshbhat/health-care-data-set-on-heart-attack-possibility https://www.kaggle.com/c/home-credit-default-risk В презентации необходимо описать: - Какая бизнес-задача решается и к какой задаче ML она сведена. - Результаты разведывательного анализа данных (EDA): обнаруженные особенности и какие-то замечания по данным. - Пояснить, какие новые признаки созданы и как осуществлялся отбор признаков для модели. - Какие метрики качества модели выбраны и почему. - Какая модель машинного обучения применена и почему выбрана именно она. Можно использовать несколько моделей и сравнить их между собой. - Как предложенное решение может быть использовано в реальных условиях. Интерпретируемость прогнозов модели. - Предложения по улучшению предложенного решения "на будущее" Предпочтительный стек: Python + ds библиотеки. Язык решения: Русский / English Критерий качества: Так как датасеты открытые, рекомендуется ознакомиться с результатами, которые есть по данных задачам на kaggle. За сверх-высокими метриками гнаться не стоит, но в то же время предложенное решение должно быть реалистичным.

examples_opencv

Some Examples in OpenCV

folders-replicator

Приложение на Java, осуществляющее репликацию файлов

hospital-prescriptions

В данном проекте реализована система ввода и отображения информации о рецептах поликлиники c GUI и БД на Java

hpc_ssau

Директория для лабораторных работ по высокопроизводительным вычислениям

mipt_hackathon

В папке лежат файлы с Зимней школы МФТИ и хакатона по анализу данных

ml-for-sec-lab1

Машинное обучение для задач информационной безопасности (магистры). Лабораторная работа №1

ml-for-sec-lab2

Машинное обучение для задач информационной безопасности (магистры). Лабораторная работа №2

ml-for-sec-lab3

Машинное обучение для задач информационной безопасности (магистры). Лабораторная работа №3

mlcourse.ai

Open Machine Learning Course

numerical-methods-in-equations-of-mathematical-physics

Код по курсовой работе по предмету: Численные методы математической физики.

numericalmethods

Testspace for Lab in Samara University

polymorphicbeams

Исследование формирования полиморфных пучков с бездифракционными свойствами. Научная работа бакалавра 2016-2020.

pyqt-hello-world-ssau

Простые приложения на PyQt5 на мотивы лаборатоных работ в Самарском Университете

schedulerdev

Программа вычисляет оптимальное время выхода на маршрут и времена начала/конца разгрузки каждого заказа

splanet

Проект, который я написал на заре изучения Java, в 10 классе, 7 лет назад.

vortexbeamresearch

Исследования свойств вихревых оптических пучков в Самарском Университете. Научная работа магистра 2021-2023.

weathercurrencyinformator

Библиотека, предоставляющая человекочитаемые прогнозы погоды и валюты

weathercurrencyservice

API, предоставляющее доступ к погоде и курсу валюты

linarkulinar Goto Github PK

Linar Akhmetov's Projects

Recommend Projects

Recommend Topics

Recommend Org