Je vais optimiser et ajuster votre modèle d'apprentissage automatique

Pourquoi me choisir ?

Avez-vous un modèle d'apprentissage automatique qui ne donne pas de bons résultats ? Votre précision est-elle inférieure à 90 % ? La vitesse d'inférence est-elle trop lente pour la production ?

Je me spécialise dans le diagnostic, l'optimisation et le réglage fin des modèles ML pour en extraire la performance maximale. Avec des années d'expérience dans la formation de modèles complexes sur des ensembles de données difficiles, y compris des architectures YOLO personnalisées, l'imagerie médicale et la détection d'objets, je comprends exactement ce qu'il faut pour faire passer un modèle de « suffisant » à « prêt pour la production ».

Je travaille avec :

• Vision par ordinateur (CNN, YOLO, Transformers de vision)
• Modèles de classification et de détection d'objets
• Détection d'anomalies et systèmes de recommandation
• Données tabulaires (XGBoost, Forêts aléatoires, réseaux neuronaux)
• Deep learning (PyTorch, TensorFlow, Keras)
• Scikit-learn et modèles ML traditionnels

 Ma démarche

1. Évaluation diagnostique

J'évalue en profondeur votre modèle pour identifier les goulots d'étranglement :

• Problèmes de surapprentissage ou de sous-apprentissage
• Hyperparamètres sous-optimaux
• Problèmes de qualité des données et de prétraitement
• Limitations de la vitesse d'inférence

2. Optimisation et réglage fin

En utilisant des techniques avancées pour améliorer la performance :

• Optimisation des hyperparamètres (Optuna, Grid Search, Bayesian)
• Planification du taux d'apprentissage (Cosine Annealing, ReduceLROnPlateau)
• Régularisation