Les réseaux neuronaux & le marchine learning permettent de modéliser des phénomènes non linéaires, ambigus ou massifs. Je conçois des architectures sur mesure selon la nature des données et les objectifs métier, en combinant performance, précision et scalabilité.
Utilisation de CNN pour la classification d’images, la détection d’objets et la segmentation sémantique.
RNN et LSTM pour l’analyse de séries temporelles, la prévision et la modélisation de dépendances longues.
Utilisation de librairies de Machine learning comme Sckit-Learn et d’algorithmes spécifiques (Gradient booster, Random Forest, …)
Transformers pour les tâches NLP complexes, modèles BERT-like pour la classification et l’extraction d’information.
GNN (Graph Neural Networks) pour les graphes : réseaux sociaux, molécules, systèmes de recommandation.
Création de couches sur mesure et de fonctions de perte spécifiques pour répondre à des problématiques métier précises.
Création d’architectures intelligentes, APIs, agents conversationnels, systèmes de recommandation
Intégration de modèles comme GPT, LLaMA, Mistral, Claude, etc. dans des workflows métiers
Adaptation de modèles pré-entraînés à des corpus spécifiques, entraînement supervisé ou par renforcement
Conception et entraînement de modèles deep learning (CNN, RNN, Transformers) & machine learning (Random Forest, Scikit-Learn) pour des cas complexes
Combinaison de recherche documentaire et génération pour des réponses précises et contextualisées
Conception et déploiement d’architectures IA modulaires et sécurisées en local capable de traiter les données directement sur l'appareil
Containerisation, CI/CD, monitoring, scalabilité, sécurité des modèles en production
Consultant spécialisé dans le développement de solutions basées sur l’intelligence artificielle, les modèles de langage (LLM) et les réseaux neuronaux.
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