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Je vais développer des solutions d'apprentissage automatique, d'apprentissage profond et de vision par ordinateur
Ingénieur logiciel, automatisation Python, développement web et débogage
Je suis ingénieur en intelligence artificielle et data scientist spécialisé en machine learning, deep learning et vision par ordinateur, basé sur Python. Je crée des pipelines complets en utilisant Py...
À propos de ce service
Vous cherchez une solution sur mesure en Machine Learning, Deep Learning ou Computer Vision ?
Je suis Data Scientist Python et ingénieur en IA spécialisé dans les pipelines ML de bout en bout, les systèmes Computer Vision et la modélisation prédictive. Je construis des modèles robustes avec un code propre et documenté.
Mes services :
- Computer Vision : détection d'objets (YOLOv8), classification d'images (CNN, ResNet), segmentation et OpenCV.
- Deep Learning : réseaux neuronaux avec PyTorch, TensorFlow et Keras.
- Modélisation prédictive : classification, régression et prévision de séries temporelles avec XGBoost, LightGBM et Scikit-learn.
- Préparation des données : nettoyage, EDA, ingénierie des caractéristiques et visualisations.
- Évaluation des modèles : réglage des hyperparamètres, matrice de confusion et ROC-AUC.
Pile technologique :
Python | PyTorch | TensorFlow | OpenCV | Scikit-learn | YOLO | Pandas | NumPy
Pourquoi me choisir ?
- Notebooks Jupyter propres et modulaires (.ipynb).
- Modèles fiables avec validation appropriée et absence de fuite de données.
- Délai rapide et consultation après commande.
Langage de programmation:
Python
•
MATLAB
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
APIs:
Microsoft Computer Vision AI
Outils:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
tensorflow
•
MLflow
•
SimpleCV
•
Colab
FAQ
Traduction automatique
Que livrerez-vous à la fin du projet ?
Vous recevrez un notebook Jupyter propre et bien commenté (.ipynb), les poids/fichiers du modèle entraîné (.pkl, .h5 ou .pt), et des graphiques d'évaluation des performances.
Pouvez-vous entraîner des modèles de Computer Vision personnalisés comme YOLO ou CNN sur mes images ?
Oui ! Je peux annoter, prétraiter, augmenter et entraîner des architectures YOLOv8 ou CNN sur votre dataset propriétaire pour la classification, la détection d'objets ou le suivi.
Et si je n'ai pas encore de dataset nettoyé ?
Je gère des datasets bruts et bruyants, y compris l'imputation des valeurs manquantes, l'encodage catégoriel, la mise à l'échelle des caractéristiques et l'analyse exploratoire des données (EDA).
