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Aritz L.
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Experiencia
Machine Learning engineer
nov 2020 - may 2021 (6 meses, 2 días)
* Performed data wrangling & feature engineering.
* Employed transfer and ensemble learning in object detection models trained on self-annotated images for multidomain document layout analysis.
* Applied text mining and natural language processing (NLP) techniques (e.g. keyword extraction, topic modeling) to unstructured data in English and German.
* Held 2-4 meetings per week with the founder to analyze business cases and brainstorm technical solutions to customer needs.
Educación
Masters of Science in Statistics
(1 año)
Bachelor of Science in Physics
(4 años)
Bachelor of Science in Physics / Erasmus+
(1 año)
Calificaciones
C2 Proficiency (English)
Cambridge Assessment English
2021
Highest-level Cambridge English qualification, formerly known as Cambridge English: Proficiency (CPE)
Publicaciones
Application of machine learning techniques to search for Dark Matter
Universidad de Cantabria (UC)
In this work, images from Charge Coupled Devices are used with the goal of studying dark matter candidates. A U-Net model is built from scratch, trained and optimized with Python’s library Keras. The impelemnted end-to-end image segmentation pipeline pioneeringly discriminates dark matter candidate signals among background noise.
Link: https://repositorio.unican.es/xmlui/handle/10902/20627
URI: http://hdl.handle.net/10902/20627
GitHub: https://github.com/aritzLizoain/CNN-Image-Segmentation
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