PhD Candidate
Arpit Kapoor (University of NSW)
Bachelor of Technology (Computer Science & Engineering)
Arpit is a DARE PhD candidate at the School of Mathematics and Statistics, University of New South Wales, focusing on Bayesian Deep Learning for Spatio-temporal modelling in hydrological and environmental processes.
He has worked in multiple industries solving business-critical data intelligence and computer vision problems through machine learning and data science. He received his undergraduate degree in Computer Science and Engineering in 2019. During this period, he was the team leader of the humanoid robotics research lab at the University.
Arpit’s recent research has focused on Bayesian Neural Networks, evolutionary and tempered-MCMC methods and their applications in time-series modelling and pattern classification problems. Arpit wants to use his data science, mathematics and software development skills to solve advanced problems in earth and environmental science.
Arpit is also fluent in Hindi and has translated his bio to celebrate DARE’s cultural diversity.
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अर्पित, न्यू साउथ वेल्स विश्वविद्यालय में गणित के DARE पीएचडी उम्मीदवार हैं, जो
जल विज्ञानीय (hydrological) और पर्यावरणीय प्रक्रियाओं में स्पेशिओ-टेम्पोरल मॉडलिंग के लिए बायेसियन डीप लर्निंग विधियों पर शोध कर रहे हैं।
उन्होंने मशीन लर्निंग और डेटा साइंस के माध्यम से व्यवसाय-महत्वपूर्ण डेटा इंटेलिजेंस और कंप्यूटर विज़न समस्याओं को हल करने वाले कई उद्योगों में काम किया है। उन्होंने 2019 में कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग में स्नातक की डिग्री प्राप्त की। इस अवधि के दौरान, वे विश्वविद्यालय में ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स अनुसंधान प्रयोगशाला के टीम लीडर थे।
उनके हालिया शोध ने बायेसियन न्यूरल नेटवर्क्स, विकासवादी और टेम्पर्ड-एम.सी.एम.सी. विधियों और समय-श्रृंखला (time-series) मॉडलिंग और वर्गीकरण समस्याओं में उनके अनुप्रयोगों पर ध्यान केंद्रित किया है। अर्पित पृथ्वी और पर्यावरण विज्ञान में उन्नत समस्याओं को हल करने के लिए अपने डेटा विज्ञान, गणित और सॉफ्टवेयर कौशल का उपयोग करना चाहता है।
