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Rejoint le juillet 9, 2019
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Shamik K.

@shamikkundu13

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Travaux complétés
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Suivant le budget
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Dans les temps
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Taux de réembauche

Machine Learning, Deep learning, Web Scraping.

========= High quality work at the most affordable cost =========== Qualification: I have a Masters in CS focused on ML, a research paper in a leading conference and wide experience in dealing with ML projects. Currently working as a ML engineer in a Tokyo based company. Values: I understand the value of timely delivery of quality results and I work hardest to achieve what I promised. Skills: You can trust me with the following skills: 1.---------- Machine Learning:---------- NLP, Computer Vision, Data visualization, Data analysis, Time series, Deep Learning, Thesis/Paper reivew, POC model etc 2. ----------Web scraping:---------- Data extraction from ANY website in ANY format with the help Scrapy, Selenium and BeautifulSoup . 3. ----------Full stack development:---------- HTML, CSS, JavaScript, Ruby, Node, Django, Flask 4. ----------Cloud and Infrastructure:---------- AWS Please feel free to contact me. I'm happy to discuss any CS related problems.

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5,0
$25,00 AUD
Excellent. Quick to respond. Clear explanations. Efficient code. Hard working and friendly. Very responsible. I am happy to work with Shamik any time.
Python
Machine Learning (ML)
J
Drapeau de John C.
@johnwayne201919
•
il y a 5 ans
5,0
$28,00 USD
good work
Algorithm
Machine Learning (ML)
Data Mining
Statistical Analysis
+1 de plus
M
Drapeau de Nm N.
@mymaster2222
•
il y a 5 ans
5,0
$25,00 USD
it is good work ,,,
Algorithm
Machine Learning (ML)
Data Mining
Statistical Analysis
+1 de plus
M
Drapeau de Nm N.
@mymaster2222
•
il y a 5 ans

Éducation

M. Tech

Indian Institute of Technology, India 2016 - 2018
(2 ans)

Publications

Classification of Short-Texts Generated During Disasters: A Deep Neural Network Based Approach

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8508695
Micro-blogging sites provide a wealth of resources during disaster events in the form of short texts. Correct classification of these text data into various actionable classes can be of great help in shaping the means to rescue people in disaster-affected places. We propose a deep learning based model to classify tweets into different actionable classes such as resource need and availability, activities of various NGO etc.

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