yahya idzman

Prédiction d'Idle Time, Détection d'Accidents, Migration de Données et Code : – Conception de nouvelles features et optimisation du calcul de la vérité terrain du modèle Idle Time. – Élaboration d'un nouveau protocole pour tester et entraîner le modèle idle time. – Amélioration de l'accuracy du modèle de +10% ainsi que les autres métriques. – Mise en œuvre de la migration des données et du code depuis AWS vers GCP. – Développement d'un modèle complet pour la détection proactive des nouveaux dommages sur les véhicules. – Participation active à la définition et à l'intégration des exigences de déploiement des modèles.

Développement des Algorithmes de Vision par Ordinateur et Génératifs pour Divers Cas d'Usage : – Lecture d'articles scientifiques sur le Deep Learning et les GANs pour suivre l'état de l'art. – Développement de classifieurs avec PyTorch pour affiner le moteur de recherche de mannequins. – Innovation d'une méthode de data augmentation pour résoudre le surapprentissage du modèle génératif Pix2Pix. – Redéfinition du pipeline de prétraitement pour améliorer les performances du modèle génératif.

Développement d'un modèle du Pricing des options européennes avec le Deep Learning et le comparer avec le Black and Scholes. Développement avec un collègue d'une stratégie de hedging des portefeuilles avec des options européennes en utilisant le Reinforcement Learning.

Stage de 4 mois au sein du département d'investissement chez AXA Assurance : – Collecte et analyse de données financières. – Conception d'un outil d'investissement pour détecter les portefeuilles les plus performants. – Monitoring des portefeuilles séléctionnés.

Conception d'un outil informatique de scoring des téléconseillers et de leur performance. Différents modèles du machine Learning ont été utilisés et nous avons utilisé les techniques de Bagging et Boosting pour construire ces modèles plus performants.

Stage opérateur de deux mois au sein du département du dessalement des eaux du mer chez OCP, leader mondial de l'industrie du phosphate.

Projet en groupe : Développement d'un outil informatique basé sur le modèle LightGBM pour la détection des émotions des clients à partir des appels téléphoniques.