Você está agora seguindo
Erro seguindo usuário.
Esse usuários não permite que o sigam.
Você já está seguindo esse usuário.
Seu plano permite apenas 0 seguidas. Aprimore-o aqui.
Deixou de seguir com sucesso
Ocorreu um erro ao deixar de seguir o usuário.
Você recomendou com sucesso
Ocorreu um erro ao recomendar o usuário.
Algo deu errado. Por favor, atualize a página e tente novamente.
E-mail verificado com sucesso
kuopio,
finland
Atualmente, está 2:41 PM aqui
Ingressou em agosto 16, 2015
0
Recomendações
Taha N.
@abdelhalimnakabi
3,0
3,0
100%
100%
kuopio,
finland
80%
Trabalhos Concluídos
100%
Dentro do Orçamento
100%
No Prazo
Não se aplica
Taxa de Recontratação
Machine learning Ops expert
Contate Taha N. sobre seu trabalho
Faça login para discutir quaisquer detalhes via chat.
Portfólio
Portfólio
Check my website for portfolio
Check my website for portfolio
Avaliações
Mudanças salvas
Mostrando 1 - 4 de 4 avaliações
$555,00 USD
Python
Algorithm
Software Architecture
CUDA
Machine Learning (ML)
F
•
$190,00 USD
Python
Data Processing
Machine Learning (ML)
•
$1,00 USD
Python
Matlab and Mathematica
Machine Learning (ML)
Data Science
+1 mais
•
$15,00 USD
Matlab and Mathematica
Statistics
Research Writing
Statistical Analysis
SPSS Statistics
M
•
Experiência
Data scientist
jan. 2017 - Atual
Implementing algorithms for simulation data analysis
Implementing a recommender system for VR content
Python developer
jan. 2016 - dez. 2016 (11 meses, 1 dia)
Implementing financial indices' calculations in a Python framework and automating the daily calculation and publication
Educação
PhD in AI for smart grids
(3 anos)
Master of science
(5 anos)
Publicações
Computational intelligence for smart grid’s flexibility
Itä-Suomen yliopisto
Recent advances in artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are influencing many aspects of today’s society. The success of AI is a result of the availability of large amounts of data and high computational power. The advances of AI technology can contribute to the next revolution in the most vital asset of the modern life: electricity.
Optimal price-based control of heterogeneous thermostatically controlled loads under...
F1000Research
In this paper, we consider the problem of thermostatically controlled load (TCL) control through dynamic electricity prices, under partial observability of the environment and uncertainty of the control response. The problem is formulated as a Markov decision process where an agent must find a near-optimal pricing scheme using partial observations of the state and action. We propose a long-short-term memory (LSTM) network to learn the individual behaviors of TCL units...
Computational intelligence for demand side management and demand response programs in smart grids
8th International Conference on Bioinspired optimization methods and their applications
The reliability of a power system relies more on its flexibility, which is no longer easy to achieve on the production side because of the large integration of renewable energy sources. With the advances in smart grids, demand side management can achieve this flexibility by making customers participate in demandresponse programs. In this paper, we mainly discuss a variety of techniques mostly relying on computational methods to implement efficient demand response programs...
Deep reinforcement learning for energy management in a microgrid with flexible demand
Sustainable Energy, Grids and Networks
In this paper, we study the performance of various deep reinforcement learning algorithms to enhance the energy management system of a microgrid. We propose a novel microgrid model that consists of a wind turbine generator, an energy storage system, a set of thermostatically controlled loads, a set of price-responsive loads, and a connection to the main grid...
An ANN-based model for learning individual customer behavior in response to electricity prices
Sustainable Energy, Grids and Networks
In this paper, we consider the problem of learning the electricity consumption patterns of an individual residential electricity customer, in response to electricity price signals in a demand response program. Two new methods are presented for predicting the hourly loads using the outdoor temperatures, electricity prices and previous loads...
Contate Taha N. sobre seu trabalho
Faça login para discutir quaisquer detalhes via chat.
Verificações
Principais Habilidades
Busque Freelancers Parecidos
Busque Mostruários Parecidos
Convite enviado com sucesso!
Obrigado! Te enviamos um link por e-mail para que você possa reivindicar seu crédito gratuito.
Algo deu errado ao enviar seu e-mail. Por favor, tente novamente.
Não foi possível copiar para a área de transferência, por favor, tente novamente após ajustar suas permissões.
Copiado para a área de transferência.
Carregando pré-visualização
Permissão concedida para Geolocalização.
Sua sessão expirou e você foi desconectado. Por favor, faça login novamente.