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Je vais concevoir des modèles de deep learning personnalisés et des systèmes d'IA agentique en python
Je suis un data scientist avec une forte expertise en analyse de données, modélisation statistique et extraction d'informations exploitables à partir de jeux de données complexes. Compétent dans l'uti...
À propos de ce service
Arrêtez d'utiliser des modèles basiques pour des problèmes complexes. Obtenez des solutions Deep Learning de niveau recherche.
En tant que Data Scientist en recherche, je ne me contente pas de "exécuter du code". Je conçois des systèmes intelligents. Que vous ayez besoin d’un réseau de neurones convolutionnel (CNN) pour la vision par ordinateur, d’un LSTM pour la prévision de séries temporelles, ou d’un système multi-agent pour des simulations complexes, je fournis des modèles Deep Learning à la pointe, adaptés à vos données spécifiques.
Services avancés en Deep Learning :
- Architecture de réseaux neuronaux : modèles personnalisés ANN, CNN, RNN et Transformer.
- IA agentique : développement d’environnements d’apprentissage par renforcement multi-agent (MARL).
- Vision par ordinateur : détection d’objets avancée, segmentation et suivi (OpenCV/PyTorch).
- IA générative : ajustement fin des LLM et intégration de RAG (Récupération-Augmentation de la Génération).
- Deep Learning causal : identification des relations causales dans les structures neuronales profondes.
- Optimisation de modèles : quantification, pruning et réglage des hyperparamètres pour la production.
Expertise:
Développement de sites web
Langage de programmation:
Python
APIs:
Google Cloud Vision API
Outils:
tensorflow
Frameworks:
PyTorch
Autres services de Data science et machine learning I Offre
FAQ
Traduction automatique
Travaillez-vous avec des Large Language Models (LLMs) ?
Oui. Je peux aider avec le fine-tuning, l’ingénierie de prompts et la construction de pipelines RAG en utilisant Hugging Face ou OpenAI.
2. Pouvez-vous gérer de grands ensembles de données ?
Oui. J’ai de l’expérience dans la création de chargeurs de données efficaces et l’utilisation d’environnements cloud (AWS/Colab) pour entraîner des modèles sur de grands ensembles de données sans limitations de mémoire.
3. Fournissez-vous la documentation du modèle ?
Toujours. Chaque projet comprend un notebook Jupyter détaillé ou un README expliquant l’architecture, les fonctions de perte utilisées et les métriques de performance (Précision, F1-Score, etc.).
