作为Hike Limited机器学习团队的负责人，我主导了Rush（Hike的真钱游戏网络）创新人工智能驱动匹配系统的开发。我们的目标是通过自动根据玩家的技能水平、游戏行为和整体用户体验来匹配玩家，创造一个公平、有吸引力且高度个性化的游戏体验。
Rush ML项目旨在开发一个复杂的匹配算法，能够在竞技游戏场景中快速准确地配对玩家。该系统需要平衡多个因素，包括玩家技能、游戏偏好和历史表现，以确保所有参与者都能获得公平和愉快的比赛。
玩家技能评估：开发了一个多方面的评级系统，考虑各种特定游戏技能和整体玩家表现。
进入2024年，我很高兴与大家分享我们在Orangewood Labs的AutoInspect和AutoSpray解决方案方面取得的显著进展。这些创新系统代表了将机器学习和计算机视觉应用于工业机器人领域的重大飞跃，特别是在质量控制和精密制造方面。
在许多行业中，检测和喷涂任务需要一定程度的精确性和一致性，这对人类工人来说在长时间内保持可能具有挑战性。传统的自动化解决方案通常缺乏适应不同条件或产品规格的灵活性。我们开发AutoInspect和AutoSpray的目标是创建将机器人精确性与先进机器学习的适应性相结合的系统。
AutoInspect是我们用于自动视觉检测的尖端解决方案：
先进的计算机视觉：利用最先进的深度学习模型进行图像分析。
多光谱成像：整合各种成像技术（可见光、红外线、紫外线）进行全面检测。
作为Hike Limited机器学习团队的负责人，我主导开发了一个复杂的人工智能系统，用于检测和缓解Vibe元宇宙中的恶意举报。这个项目对于维护一个安全、可信的环境，让用户在虚拟空间中互动和连接至关重要。
目标是创建一个智能系统，能够准确识别和处理用户在Vibe虚拟房间内提出的虚假或恶意举报。该系统需要区分合法关切和滥用举报功能的企图，确保为所有用户提供一个公平和安全的环境。
信任评分系统：开发了一个修改版的PageRank算法，根据用户的互动和举报历史分配信任分数。
Dipankar Sarkar拥有创立和指导科技初创公司的历史，在区块链、机器学习、微博等领域拥有专业知识。他们的企业吸引了投资者的兴趣、用户的参与和媒体的关注，展示了他们创新和领导的能力。他们的成就得到了几个著名项目的认可，肯定了他们对科技和创业领域的重大贡献。
(2015-18) Leena.ai - 最初是对ChaterOn（一家聊天机器人公司）的投资。我于2018年7月作为股东退出公司。与Adit和团队合作是一种乐趣。从HT筹集资金，进入Oracle训练营，然后进入YC。他们在这里要建立一些重要的东西。
作为Hike Limited机器学习团队的负责人，我领导开发了一个复杂的人工智能驱动匹配系统，用于Vibe，Hike的创新元宇宙友谊网络。我们的目标是通过优化选择虚拟房间中的用户来创造有意义的连接，从而提升元宇宙中的整体社交体验。
Vibe ML项目旨在开发一个智能系统，可以根据各种因素（包括兴趣、互动历史和社交动态）在虚拟房间中匹配用户。这个项目对于在Vibe元宇宙中创造引人入胜和有意义的社交体验至关重要。
用户画像：开发算法，基于Vibe平台内的互动、偏好和行为创建全面的用户画像。
作为Hike Limited机器学习团队的负责人，我主导了一个创新的、人工智能驱动的本土化贴纸键盘的开发。这个项目旨在通过智能地根据多语言输入（包括印地英语、泰米尔英语和各种其他语言组合）推荐贴纸，从而彻底改变用户表达方式。
我们的目标是创建一个智能贴纸推荐系统，能够理解和响应多样化的语言输入，同时根据个人用户偏好和互动来个性化推荐。
多语言输入处理：开发能够理解和解释混合语言输入的NLP模型。
作为 Hike Limited 的机器学习顾问，我参与开发了 Hikemoji 项目的尖端计算机视觉模型，该项目旨在直接从用户的自拍照生成酷炫头像。这一创新功能显著提升了 Hike 平台的用户参与度和个性化体验。
Hikemoji 的目标是创建高度个性化、视觉吸引力强的头像，准确反映用户的面部特征和风格偏好。我的角色主要集中在开发复杂的计算机视觉模型，将头像组件与特定的面部属性匹配。
面部特征提取：开发模型以准确识别和映射自拍照中的关键面部特征。