Acum urmărești pe
A apărut o eroare la urmărirea utilizatorului.
Utilizatorul nu le permite altor utilizatori să-l urmărească.
Urmărești deja acest utilizator.
Planul tău de abonament permite doar 0 urmăriri. Alege un abonament superior apăsând aici .
Nu mai urmărești pe
A apărut o eroare la anularea urmăririi utilizatorului.
Ai recomandat pe
A apărut o eroare la recomandarea utilizatorului.
A apărut o eroare. Reîncarcă pagina și încearcă din nou.
Adresa de e-mail a fost confirmată.
nancy,
france
Momentan, aici e ora 10:34 p.m.
S-a înregistrat pe ianuarie 9, 2023
0
Recomandări
Shahzaib M.
@muhammadshahza42
0,0
0,0
100%
100%
nancy,
france
Indisponibil
Proiecte finalizate
Indisponibil
Conform bugetului
Indisponibil
La timp
Indisponibil
Rata de angajare repetată
Full Stack | Machine learning | Python | REACT
Discută cu Shahzaib M. despre proiect
Conectează-te pentru a discuta pe chat despre detalii.
Recenzii
Modificările au fost salvate
Nu există recenzii!
Experiență
NLP Engineer
mar. 2023 - Prezent
research and development for a text to sparql system. where English questions can be converted in to sparql queries.
Software Engineer
ian. 2022 - dec. 2022 (11 luni, 1 zi)
I worked with ReactJs, NestJs and React Native to developed mobile applications for Banks and Sports Update. I worked on more than 5 projects as full stack Engineer and Lead 3 developers. I designed complete applications architecture.
Software Engineer
nov. 2020 - ian. 2022 (1 an, 2 luni)
I worked on banking application to increase the efficiency of the application. I improved the security of the NodeJs processing by implementing secure encryption algorithms. Here, I worked with NodeJs and used C++ add-ons for speed optimizations.
Educație
M2 - Natural Language Processing
(1 an)
Computer Science
(4 ani)
Publicații
A Long-Short-Term-Memory Based Model for Predicting ATM Replenishment Amount
IEEE
The paper proposes a machine learning approach to ATM replenishment amount prediction by using a data driven approach for the estimation of right amount for each ATM or some group of ATMs. The data comprises of replenishment of 2241 ATMs for last 22 months from 6 different Banks of Pakistan. The Long Short-Term Memory (LSTM) based model produce Root Mean Squared Error (RMSE) of 132.53, which is quite encouraging for this problem.
Discută cu Shahzaib M. despre proiect
Conectează-te pentru a discuta pe chat despre detalii.
Verificări
Cele mai bune aptitudini
Caută freelanceri similari
Caută prezentări similare
Invitația a fost trimisă!
Nu s-a putut efectua copierea în clipboard. Încearcă din nou după ce-ți ajustezi permisiunile.
S-a copiat în clipboard.
Se încarcă previzualizarea
S-a oferit permisiunea de depistare a locației.
Ți-a expirat sesiunea pentru conectare sau te-ai deconectat. Conectează-te din nou.