![Siddharth Deshpande,英国剑桥的开发者](http://assets.toptal.io/images?url=http%3A%2F%2Fbs-uploads.toptal.io%2Fblackfish-uploads%2Ftalent%2Fprofile%2Fpicture_file%2Fpicture%2F1071259%2Fhuge_80e07b1c59a1339f6003511eda276812-9491aa32d4ae5d75e1409b783dad1a6c.jpg&width=524)
Siddharth Deshpande
Verified Expert in Engineering
数据科学家和开发人员
Siddharth是一名跨学科研究人员,他的独特观点来自于翻译项目和他在材料工程方面的综合教育背景, biochemistry, healthcare, 自然语言处理(NLP), and data science. 他在处理生物结构化和非结构化数据以及使用最先进的人工智能技术解决复杂的医疗保健问题方面拥有丰富的经验.
Portfolio
Experience
Availability
Preferred Environment
生成预训练变压器(GPT), GPT, 自然语言处理(NLP), Biomedical Skills, Machine Learning, Language Models, 非结构化数据分析, Data Visualization, 人工智能(AI), Biochemistry, 亚马逊网络服务(AWS), Python
The most amazing...
...我开发的是一个NLP框架,它从文档中提取生物医学实体并将其可视化为网络图,以发现新的生物医学关系.
Work Experience
临时总技术主任
Immersely
- Worked for Immersely, 是什么让游戏开发者能够创造出能够实时适应玩家情感的超个性化游戏, 促进参与,创造更好的, 更多商业上成功的游戏.
- 负责开发机器学习模型,使用生理信号来检测一个人在玩游戏时的情绪,以开发互动游戏体验.
- 负责为公司开发技术路线图和后端技术基础设施.
深科技创投人
Post Urban Ventures
- 在融资前验证新创业理念的技术可行性, 建立了技术原型(MVP),用于种子期前和种子轮投资者推介, 并为早期创业公司提供必要的技术基础设施.
- 曾担任四家初创公司的临时首席技术官,并在Post Urban Ventures中担任两家初创公司的技术顾问.
- 成功为创业公司获得500万英镑的资助.
- 参与准备技术演示文稿, 提供专家建议和指导, 并促进了创业的成功. 为创业公司在预种子期和种子期后的扩张设计技术路线图.
高级AI/ML和NLP聊天机器人开发人员
Richmond Ayirebide
- 根据客户需求,利用ChatGPT开发了一个会计聊天机器人, finetuned GPT-3, and Telegram.
- 简化了预处理和后处理,将结果格式化为易于查看的Excel表格.
- 帮助为聊天机器人在云基础设施中的未来部署制定计划.
临时总技术主任
Bioleap
- 为biolap开发技术框架, 这家初创公司专注于开发基于人工智能的单细胞模型.
- 管理AWS中云功能的构建, 聘请了一个有能力的技术团队, 改进了现有的机械模型.
- 与领先的生物建模实验室建立了多个战略技术合作伙伴关系. 为Bioleap模型构建了基于云的自动化策略.
- 建立技术战略(技术栈), technical roadmap, 以及支持增长战略的商业计划.
NLP Data Scientist
Evaluate Ltd
- 开发了一个新闻稿分类器,将新闻文章分为40个技术类, 在30岁左右拯救公司,每年第三方API许可费用为1000英镑.
- 从临床试验中确定数字健康创新, news articles, 并为一个定制分析项目处理文档,该项目减少了日本客户手工文档分类的工作时间.
- Created a core NLP framework to extract biomedical entities from unstructured texts and visualize them as a graphical network; the framework became popular for discovering new biomedical relations and was subsequently used in many Evaluate products.
Data Scientist
Patsnap
- 开发了PatSnap Bio, 一个核心产品,是最大的序列搜索平台之一,被大型制药公司积极使用.
- 创建了另一个在中国进行Beta测试的核心产品PatSnap Materials.
- 积极参与PatSnap Bio和PatSnap Materials的产品开发和客户反馈过程.
- 提交了涉及我的技术的五项专利申请.
Experience
2019冠状病毒病科学期刊分析
http://github.com/siddharth0112358/coronavirus_19GitHub上的研究论文:
•AutoDetect_COVID_FakeNews—用于检测有关COVID的假新闻的分类模型
•BERT_semantic_search -语义搜索,在COVID语料库中查找类似的句子以响应查询问题
•biorelated_sentence_extracaction_covid -从COVID语料库中提取生物相关的句子
•covid_19_topic_modelelling_top2vec -使用Top2Vec对COVID_19语料库进行主题建模
•COVID_explore_drugs -浏览COVID语料库中的药物
•Covid - 19_ques_and_ans -基于doc2vec的Covid论文问答系统
•covid - 19_ner_text_summarization_and_topic_modeling - BART摘要和LDA主题建模和NER
•Covid_19_genome_analysis - covid - 19基因组分析
•Covid_paper_rank_display -基于主题的NER和covid论文恢复
•Medical_NER_Corona -冠状病毒数据集上的NER
•Mining_COVID_keywords—使用双字母和三字母挖掘关键字
阿里云全球人工智能创新挑战赛
我的项目目标是分析天气对能源生产和需求的影响,并找到一个可以使用天气参数预测可再生能源生产和能源需求的解决方案.
SOLUTION HIGHLIGHTS
•利用气候和时间参数预测太阳能、风能和水能发电.
•能源需求预测使用时间和能源参数(模型1)和时间完成, energy, 及气候参数(模式二). 模型2的准确率略高于模型1. 结果表明,气候参数对能源需求的影响不像能源参数那样显著.
•能源价格预测使用时间和能源参数(模型1)和时间, energy, 及气候参数(模式二). 模型2的准确率高于模型1. 结果表明,气候参数对能源价格有显著影响.
对于上述所有情况,我们测试了1000万种回归算法. ExtraTreeRegressor算法表现最好,并用于建立回归模型.
URL: http://www.alibabacloud.com/blog/project-showcase-%7C-effect-of-weather-on-energy-generation-and-demand_598252
会话聊天机器人
•对话助手-这个机器人帮助模拟艰难的对话,以便客户可以事先练习对话. 客户在2-3个会话技巧上得分, 最后会生成一份报告,显示他的分数以及如何提高他的会话能力.
•时尚助手-该机器人根据客户需求和企业库存推荐时尚单品. 它使用GPT-3和DALL-E的组合.
•谷歌机器人-这个机器人有一个谷歌搜索引擎的能力,并作为一个顾问/朋友,你可以问任何问题, 它会在后台运行谷歌搜索,为你提供最新的答案.
面试时可以播放预览.
Skills
Languages
Python, Python 3
Industry Expertise
生物信息学、医疗
Storage
JSON
Other
自然语言处理(NLP), Machine Learning, Data Visualization, Biochemistry, Analytics, Biology, Pharmacology, R&D, Engineering, CSV File Processing, Excel Expert, Interactive Charts, Spark NLP, Chatbots, Patents, GPT, 生成预训练变压器(GPT), Biomedical Skills, Language Models, 非结构化数据分析, 人工智能(AI), Biomaterial, Composite Materials, Deep Learning, Dash, Deep Neural Networks, 卷积神经网络, Sequence Models, Entrepreneurship, Web Scraping, Time Series Analysis, 计算生物学, Game AI, Emotion Recognition, 聊天机器人对话设计, LangChain, Weviate, Pinecone, Cell Biology, Materials Science, 3D Printing, Product Development, Model Deployment, 生成对抗网络(GANs), Single-cell Modeling, CTO, Pitch Preparation, Medical Diagnostics, OpenAI, 生成预训练变压器3 (GPT-3), Google Custom Search
Libraries/APIs
TensorFlow, PySpark, Spark ML
Tools
微软Excel, SOLIDWORKS
Paradigms
Data Science
Platforms
亚马逊网络服务(AWS)
Education
Doctorate in Medicine
新加坡国立大学-新加坡
材料科学与工程专业硕士学位
新加坡国立大学-新加坡
冶金与材料科学专业本科以上学历
工程学院浦那-浦那,印度
Certifications
数据科学家的医疗保健NLP
John Snow Labs
数据科学家的Spark NLP
John Snow Labs
TensorFlow:高级技术专业化
DeepLearning.AI | via Coursera
医疗保健专业的深度学习
伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校(Coursera
用TensorFlow定制你的模型
伦敦帝国理工学院|来自Coursera
生成对抗网络(GANs)专业化
DeepLearning.AI | via Coursera
机器学习模型的部署
Udemy
Python中的自然语言处理
DataCamp
自然语言处理专业化
DeepLearning.AI | via Coursera
医疗保健专业化中的人工智能
斯坦福大学|来源:Coursera
深度学习专业化
DeepLearning.AI | via Coursera