Landry Yves Joel S. Landry_python

👋 Bienvenue sur mon profil ! Je suis profondément passionné par les données et la technologie, ce qui m'a amené à poursuivre une carrière en tant que Data Scientist, développeur en IA, LLM et Deep Learning. Maintenant que vous êtes ici, permettez-moi de me présenter entièrement.

Projets Notables

+Détection en temps réel des voitures en utilisant YOLO v6.
+Détection d'anomalies prédictive avec LSTM.
+Classification d'images en utilisant des modèles de Deep Learning (CNN, RNN...)
+Implémentation de LLM avec le modèle LLAMA.

Ce que je peux faire pour vous :

🤖 Apprentissage automatique : Je peux le faire apprendre très bien :

++Visualisation des données, analyse des données en utilisant des bibliothèques Python comme Matplotlib, Seaborn et Pandas.
++Développement de modèles d'apprentissage automatique (Régression, Classification) en utilisant des algorithmes tels que KNN, LSTM, Random Forest, Arbres de décision, Gradient Boosting, implémentés en Python avec des bibliothèques comme Scikit-learn.
++Réglage des hyperparamètres à l'aide d'outils comme GridSearchCV ou RandomizedSearchCV de Scikit-learn.

🚀 Deep Learning : Allons plus loin que jamais :

++Prétraitement des ensembles de données d'images en utilisant des bibliothèques Python comme OpenCV et PIL.
++Augmentation des ensembles de données grâce à des techniques de génération d'images comme GAN (Réseaux antagonistes génératifs), PROGAN, ADGAN implémentées à l'aide de TensorFlow ou PyTorch.
++Développement de modèles de Deep Learning (CNN, RNN, Réseau de Capsules, Réseau de Convolution Graphique) implémentés avec TensorFlow ou PyTorch.
++Réglage des hyperparamètres pour les modèles de Deep Learning en utilisant des techniques comme la recherche de grille ou l'optimisation bayésienne, implémentées en Python.

💬 LLM : Faisons-le grand comme un LLM :

++Développement de chatbots basés sur ChatGPT ou LLAMA en utilisant Python et des bibliothèques comme Hugging Face's Transformers ou OpenAI's GPT.
++Ajustement de LLM en utilisant la bibliothèque Hugging Face's Transformers ou d'autres techniques de transfert d'apprentissage.
++Déploiement de LLM sur des plateformes Web ou des interfaces de chat en utilisant des frameworks comme Flask ou FastAPI.
++Web scraping en utilisant des bibliothèques Python comme BeautifulSoup ou Scrapy.

👁️ Vision par ordinateur : Au-delà de la vision normale :

++Extraction de caractéristiques et analyse des données en utilisant des bibliothèques Python telles que OpenCV et scikit-image.
++Développement de modèles comme CNN, RNN, ANN, Réseau d'Attention Graphique pour des tâches de vision par ordinateur en utilisant TensorFlow ou PyTorch, Vision Transformers.

🛠️ Langages et Outils :

++Maîtrise de Python pour la programmation et le scripting.
++SQL pour les requêtes et la manipulation de données.
++Pandas et NumPy pour la manipulation de données et le calcul numérique.
++TensorFlow et PyTorch pour le développement de modèles de Deep Learning.
++Beautiful Soup pour les tâches de web scraping.
++Matplotlib et Seaborn pour la visualisation des données.
++PyCharm ou d'autres IDE pour le développement.
++SciPy pour les tâches de calcul scientifique.
++MATLAB pour des tâches supplémentaires d'analyse ou de modélisation de données.

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*Mon objectif principal est de garantir la satisfaction du client en livrant constamment un travail de haute qualité adapté à vos besoins et à vos attentes spécifiques.