Je ferai des projets d'apprentissage automatique

Je développe des solutions d’apprentissage automatique en utilisant Python, Scikit-learn, XGBoost et des techniques d’apprentissage supervisé et par renforcement, incluant la classification, la régression, l’ingénierie des caractéristiques, l’optimisation et l’évaluation des modèles.

J’entre dans la cinquième et dernière année de mon diplôme d’ingénierie en Intelligence Artificielle sur cinq ans.

Mon projet d’analytique du tennis utilise XGBoost pour estimer les probabilités de gagner un point à partir de données de matchs shot par shot, évaluées sur plus de 700 000 coups répartis sur 970 matchs. J’ai également développé une simulation de Q-Learning pour l’anxiété de séparation chez le chien, où un agent apprend une politique comportementale à travers des récompenses, l’exploration et des interactions répétées. Ces projets démontrent une expérience pratique en modélisation prédictive et en prise de décision séquentielle.