Je vais concevoir des modèles RL et ML pour des problèmes d'ingénierie

Je crée des agents d'apprentissage par renforcement et des modèles d'apprentissage automatique pour des problèmes d'ingénierie, de simulation et de prise de décision, pas des chatbots génériques ou une infrastructure ML de production, mais des modèles ancrés dans des systèmes et des données réels.

Je suis étudiant en génie aérospatial avec une expérience pratique dans la formation d'agents RL (PPO, Stable-Baselines3) pour des problèmes de contrôle physique, et dans l'application du ML à des jeux de données de simulation et d'ingénierie. J'utilise Python (PyTorch, scikit-learn, Gymnasium/SB3, numpy, Pandas).

Ce avec quoi je peux aider :

• Conception et entraînement d'agents d'apprentissage par renforcement pour des problèmes de contrôle ou de prise de décision
• Modèles de substitution/régression qui approximent des simulations coûteuses plus rapidement que l'exécution du modèle complet
• Analyse de données, ingénierie des caractéristiques et évaluation de modèles pour des jeux de données d'ingénierie ou expérimentaux
• Implémentations Python propres et documentées que vous pouvez réellement lire et étendre par la suite

Ce que ce n'est pas : développement de chatbots, vision par ordinateur, NLP ou déploiement ML à grande échelle / MLOps. Mon focus est RL et ML basé sur des données de simulation, pas des services d'IA à usage général.