Samer Bouez Haddad

He trabajado en proyecto basados en procesamiento de lenguaje natural (NLP), y en general con las herramientas utilizadas para la predicción, clasificación, recomendación, clasificación de texto, análisis sentimental, inferencia y clustering.

Actualmente investigando en el desarrollo de soluciones basadas en Machine y Deep learning:

FraudStop: Sistema de clasificación para la detección de fraudes en transacciones de crédito; Identificación de perfiles potencialmente falsos. Para el desarrollo, se han empleado modelos matemáticos, estadísticos, y programación (Python): Mediante los algoritmos Adaboost (Adaptive Boosting), XGBoost (Extreme Gradient Boosting) y Light GBM (Light Gradient Boosting) y estadística descriptiva para presentar la información y obtener perfiles de transacciones de fraude.

Data Scientist Job Market classification: Sistema basado en algoritmos de machine learning para clasificar ofertas de trabajo en el ámbito de la ciencia de datos mediante un Análisis Exploratorio de Datos (EDA) y Text Mining. Se utilizaron datos facilitados por la red social de Kaggle como entrenamiento y evaluación del modelo de machine learning.