![Merve Acar,美国圣何塞的开发者](http://assets.toptal.io/images?url=http%3A%2F%2Fbs-uploads.toptal.io%2Fblackfish-uploads%2Ftalent%2Fprofile%2Fpicture_file%2Fpicture%2F1068376%2Fhuge_350f5733999b67824d837df59c1f9bf1-744921fe5f044bb64a79237fead75990.jpg&width=524)
Merve Acar
验证专家 in 工程
数据科学家和软件开发人员
Merve是一位Experience丰富的机器学习工程师,他喜欢揭示数据的故事并构建预测模型,并具有设计和实现提取管道的良好记录, 验证, cleaning, 转换, 建模数据. 她热衷于解决现实世界中的行业问题,并渴望接受新的挑战和机遇.
Portfolio
Experience
Availability
首选的环境
Git, PyCharm, Jupyter笔记本, Linux, Windows, Amazon EC2, Jira, Slack
最神奇的...
...我开发的自动化机器学习工具利用元学习的能力来选择最优算法及其参数, 适应任何任务.
工作Experience
数据科学家
土耳其航空航天工业
- 开发了一个基于仪表板的监控系统,利用IP摄像机记录改善工厂的工作流程. 应用视频和图像处理算法使用OpenCV库与目标检测和目标跟踪算法.
- 建立一个基于lstm的模型来识别人们的行为并改进工厂的工作流程.
- 使用ARIMA和LSTM算法开发了一个预测性维护模型,该模型使用飞机部件的时间序列数据来洞察飞机部件的故障. 应用数据操作、分析和可视化.
机器学习工程师
维达斯大宗商品
- 使用Selenium参与了几个数据抓取项目, API calls, 请求库, and more.
- 在Microsoft Power BI上创建报告以实现数据可视化.
- 使用Python和Keras实现多层感知器模型来预测未来几天英国的天然气需求.
- 部署LSTM模型,预测土耳其未来几天的电价.
- 实现了一个scraper来获取和操作GFS天气数据,以用作模型训练的源.
- 研究了深度学习方法,以提高当前工作模型对时间序列数据的性能.
- 实施了一个异常值检测项目,该项目由基于概率和聚类的算法以及自动编码器方法组成,用于检测与英国天然气需求相关的极端天数.
机器学习工程师
独立工作
- 实现的数据预处理, 数据归责, 特征提取, 以及使用Scala的Vitriol项目的模型创建模块.
- 研究并测试了一种元学习策略,用于使用Scala和Spark为给定问题预测具有最佳参数的最佳模型.
- 使用Python实现了一个解析器来处理来自不同来源的非结构化数据.
- 使用Apache Spark框架和Scala处理大数据.
软件开发人员
C3S命令控制 & 控制论系统
- 开发连接器可靠性测试软件,控制Linux平台上PCI卡与连接器之间的连接.
- 开发软件,计算员工在办公室花费的时间.
- 编写SQL数据库查询,分析员工的工作日程.
软件测试开发人员
Taleworlds娱乐
- 为Mount开发了自动化测试&Blade: Bannerlord II项目.
- 每天监控测试结果并报告在预发布软件中发现的错误.
- 执行单元测试和集成测试,以确定游戏场景是否正常工作.
- 在敏捷环境中与多个团队一起工作.
软件开发人员
TUBITAK |土耳其科学技术研究委员会
- 为Pardus开发了一个家长控制工具, 一个由土耳其政府支持的Linux发行版.
- 实现了内容过滤、使用控制和监视模块.
- 获得了开源开发和安全领域的Experience.
Experience
Vitriol
http://senior.ceng.metu.edu.tr/2016/mallorn/我使用元学习策略来选择最合适的算法及其参数. 本项目采用Spark和Scala编程语言实现大数据处理.
天然气需求预测
首先,我实现了一个极端天气检测模块,将数据标记为极端或非极端. 过采样方法有助于增强极端天气,因为它们只占数据的一小部分. 我还使用多层感知器(MLP)和线性回归模型实现了一个动态加权集成模型,以考虑线性和非线性趋势.
股价预测
图像去噪
PriceTag
Pardus Gozcu
Skills
Languages
Python, SQL, Python 3, Bash, Scala, c++, Haskell, Bash脚本, R, XML
库/ api
Matplotlib, Scikit-learn, Pandas, PyTorch, Keras, Slack API, XGBoost, 自然语言工具包(NLTK), Spark ML, PyQt, 美丽的汤, TensorFlow
Tools
Microsoft Power BI, PyCharm, Slack, Git, Seaborn, Plotly, Jira
范例
数据科学
Other
机器学习, 预测建模, 数据处理, 网页抓取, 谷歌合作实验室(Colab), 回归, 分类, 决策树, 人工智能(AI), CSV, 计算机视觉, 度量学习, 时间序列, 数据挖掘, 可视化, 深度学习, 统计数据, 对象检测, 对象跟踪, 时间序列分析, 数据可视化, 软件工程, 卷积神经网络, 图像分析, 神经网络, 数据结构, 数据分析, 数据建模, 版本控制系统, Models, Modeling, 沟通, 数据分析, APIs, Data, 无监督学习, 监督式机器学习, 决策建模, 数据驱动的决策, 工程数据, 指示板, Reports, 遥感, 自然语言处理(NLP), 云服务, Design, 机器学习自动化, 门控循环单元(GRU), 生成对抗网络(GANs), 长短期记忆(LSTM), 数据抓取, 特性分析, Amazon RDS, 情绪分析, GPT, 生成预训练变压器(GPT)
框架
硒、火花
平台
Windows、Linux、Jupyter笔记本、RapidMiner、Amazon EC2、亚马逊网络服务(AWS)
Storage
MySQL,数据管道,PostgreSQL, Amazon S3 (AWS S3), JSON
教育
计算机工程硕士学位
伊斯坦布尔技术大学-伊斯坦布尔,土耳其
计算机工程学士学位
中东技术大学-安卡拉,土耳其
认证
使用Python访问Web数据
Coursera
构建机器学习项目
Coursera
卷积神经网络
Coursera
实用时间序列分析
Coursera
可视化的基础与Tableau
Coursera
谷歌云平台大数据和机器学习基础
Coursera
神经网络和深度学习
Coursera
机器学习基础:案例研究方法
Coursera