Dr. Viacheslav Natarovskii

Working on projects with industrial clients and research institutions in the fields of Data Science, AI research and Backend & Frontend development.

Fakultät für Informatik und Mathematik. Lehrstuhl Mathematical Data Science. Wir haben an der Wohldefiniertheit und Konvergenz von dem Elliptical Slice Sampler (bekannt in dem Machine-Learning-Community) gearbeitet, was eine großartige Markov-chain-Monte-Carlo-Methode zur Generierung von Samples ist, insbesondere in hohen Dimensionen und wenn das Tuning schwierig ist. Die numerischen Experimente wurden mit Python durchgeführt.

Advisory. Department: Financial Services Risk Management Hauptaufgabe: Ausrechnung der Bankkreditvorsorge nach IFRS 9 mit der Verarbeitung von Big Data mit Microsoft SQL Server, SAS.

Institut für Mathematische Stochastik. Note: magna cum laude. Finanziert von: DAAD Projekt: "Geometric convergence of slice sampling". Das Projekt beschäftigte sich mit der Untersuchung von Konvergenzeigenschaften und dem Vergleich verschiedener Slice Sampling Markov Chain Ansätze, die häufig in dem Machine-Learning-Community für approximatives Sampling benutzt werden. Die numerischen Experimente wurden mit R und Python durchgeführt.

Erasmus

Lehrstuhl für Wahrscheinlichkeitstheorie. Note: 4,8/5,0 Diploma mit Auszeichnung. Diplomarbeit: "Unsymmetrische stochastische Systeme mit Synchronisation"