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Guide pratique des valeurs SHAP — importance globale, explications locales, graphiques en cascade.
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Guide de bout en bout pour entraîner YOLOv8 sur un dataset personnalisé — annotation, entraînement, évaluation et déploiement FastAPI.
Implémentation pas à pas de l'architecture Attention is All You Need originale.
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Architectures orchestrateur-worker, peer-to-peer et hiérarchiques — quand utiliser chacune.
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Quand les méthodes classiques fonctionnent et quand le ML gagne — feature engineering pour les séries temporelles.
Implémentation DQN from scratch en PyTorch — environnement, replay buffer, exploration epsilon-greedy.
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De 10 minutes à 30 secondes : downcasting des types, vectorisation, repli sur Dask.
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Une explication claire de MCTS — sélection, expansion, simulation, rétropropagation.
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Configuration d'Ollama pour la production — sélection de modèle, intégration API, optimisation des performances.
Benchmark pratique des meilleures bases de données vectorielles — vitesse d'indexation, latence de requête, filtrage.
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Utiliser des autoencodeurs pour la détection d'anomalies non supervisée — seuillage de l'erreur de reconstruction.
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Déployer OpenAI Whisper pour la transcription multilingue — sélection du modèle, optimisations.
Quantification INT8, élagage structuré et distillation — réduire la taille du modèle de 90% en gardant 95% de précision.
Je conçois des modèles ML sur mesure, des agents IA, de la vision par ordinateur et de l'automatisation — de l'idée à la production.