Je vais concevoir un système d'apprentissage par renforcement personnalisé ou une intelligence artificielle

Vous avez besoin d’un agent IA personnalisé, d’un modèle d’apprentissage par renforcement ou d’une simulation intelligente conçue de zéro ?

Je conçois et développe des systèmes d’apprentissage par renforcement (RL) et multi-agent sur mesure en utilisant Python et PyTorch, depuis la conception de l’environnement jusqu’aux agents entraînés, évalués et disposant de tableaux de bord de suivi en direct.

Projet récent : J’ai créé un système multi-agent RL résolvant le problème classique de la "Beer Game" dans la chaîne d’approvisionnement, avec quatre agents coopérants (détaillant, grossiste, distributeur, fabricant) entraînés avec PPO récurrent pour réduire l’effet de martingale, avec un tableau de bord en direct alimenté par Flask pour l’entraînement, la simulation et l’évaluation.

Ce que je peux réaliser pour vous :

Environnements RL personnalisés (style Gym)

Entraînement d’agents (PPO, DQN, et autres algorithmes)

Systèmes de coordination multi-agent

Tableaux de bord en direct pour visualiser l’entraînement et les résultats

Évaluation des modèles par rapport à des stratégies de référence

Pourquoi travailler avec moi :

Je crée des systèmes fonctionnels, pas seulement des modèles entraînés théoriques, avec des simulations opérationnelles et des tableaux de bord avec lesquels vous pouvez réellement interagir, pas seulement un notebook Jupyter.

Contactez-moi d’abord avec votre problème ou cas d’usage RL, car les projets varient beaucoup en portée, et je vous aiderai à définir la bonne approche et un calendrier réaliste avant que vous passiez commande.