Aniket Paswan

أنا طالب في علوم البيانات وتعلم الآلة ولدي خبرة عملية في معالجة البيانات المسبقة، وتحليل البيانات الاستكشافية (EDA)، وهندسة الميزات، والنمذجة التنبؤية. عملت على مشاريع عملية للتعلم الآلي مثل نظام التنبؤ بأمراض القلب الذي تم بناؤه باستخدام خوارزميات متعددة منها الانحدار اللوجستي، شجرة القرار، الغابة العشوائية، SVM، kNN، Naive Bayes، وXGBoost حيث حقق XGBoost دقة 94.6٪ ونسبة ROC–AUC بنسبة 98.2٪، مما يظهر إمكانات قوية للكشف المبكر عن مخاطر أمراض القلب. كما صممت وطورت روبوت دردشة دعم الصحة النفسية قائم على الذكاء الاصطناعي من خلال ضبط نموذج محول T5 مدرب مسبقا، مع التركيز على الاستجابات الآمنة وعالية الجودة والتعاطف من خلال التدريب والتقييم التكراري. أنا مرتاح للعمل مع بايثون، SQL (خادم MS SQL، PostgreSQL)، ومكتبات علوم البيانات الأساسية مثل NumPy وPandas وScikit-learn، بالإضافة إلى أدوات معالجة اللغة الطبيعية من Hugging Face وStreamlit لنماذج التطبيقات الأولية. أستخدم Git وGitHub للتحكم في الإصدارات، وتنظيم المشاريع، والتعاون. حاليا، أتعلم التعلم العميق وMLOps لتعزيز فهمي لممارسات تدريب النماذج، والتقييم، والنشر، وأركز على تطوير مهاراتي تدريجيا من خلال بناء حلول الذكاء الاصطناعي العملية والمسؤولة.