Isidore ZONGO

Séries Temporelles & Transformers — Étude de TimeXer

État de l'art des Transformers pour séries temporelles et évaluation expérimentale de TimeXer (NeurIPS 2024) sur ETTh1. Implémentation from scratch PyTorch et reproduction du dépôt officiel sur 4 horizons de prédiction, avec analyse comparative contre PatchTST.

• Synthèse complète de l'état de l'art : ARIMA, LSTM, PatchTST, iTransformer, TimeXer
• Analyse détaillée de l'architecture TimeXer (NeurIPS 2024) : cross-attention endogène/exogène

Prédiction de Présence — Smart Workplace

Prédiction de présence journalière dans un smart workplace à partir de données météo, calendrier et réservations. Comparaison de modèles classiques et deep learning, avec reproduction de l'architecture TimeXer (NeurIPS 2024) sur données propres.

• XGBoost R²=0.888 — meilleur modèle global toutes approches confondues
• LSTM R²=0.528 — meilleur modèle deep learning, surpasse GRU, RNN et TimeXer

Exercices Deep Learning — MNIST, CIFAR-10 & Fashion-MNIST

Série d'exercices supervisés couvrant la classification d'images avec MLP, CNN et transfer learning. Comparaison d'architectures et exploration des fondamentaux du deep learning.

• MNIST : MLP > 98% d'accuracy, optimisation des hyperparamètres
• CIFAR-10 : CNN personnalisé avec data augmentation, comparaison CNN vs MLP

Flappy Bird — Agent IA NEAT

Agent IA qui apprend à jouer à Flappy Bird grâce à un algorithme évolutif (NEAT) implémenté from scratch en Python. Aucune règle précodée : l'IA apprend uniquement par l'expérience, génération après génération, en faisant évoluer un réseau de neurones maison.

• NEAT from scratch : réseau de neurones et algorithme génétique codés sans aucune librairie ML
• Architecture 5 entrées → 8 neurones cachés → 1 sortie (sauter / ne pas sauter), activation tanh

Algorithme Génétique - Problème du Voyageur de Commerce

Résolution du problème TSP (Traveling Salesman Problem) par algorithme génétique avec visualisation en temps réel

• Implémentation complète d'un algorithme génétique
• Étude de la complexité algorithmique et problèmes NP-difficiles

Analyse de Données Fonctionnelles

Classification et régression sur données fonctionnelles avec méthodes statistiques et deep learning

• Régression linéaire fonctionnelle pour prédiction
• Classification par k plus proches voisins fonctionnels

Réseaux de Neurones pour la Reconnaissance et Classification

Développement de modèles Deep Learning pour diverses tâches de classification et reconnaissance

• Classification d'images (chiens/chats)
• Analyse NLP et détection des sentiments

Gestion des Transactions Immobilières - SQL

Base de données SQL complète pour la gestion des transactions immobilières en France avec requêtes optimisées

• Conception de schéma de base de données optimisé
• Requêtes analytiques pour l'analyse des ventes

Analyse Bio-informatique

Projet d'analyse de données biologiques utilisant des techniques avancées de data science

TwoPick - Application Mobile

Application mobile publiée sur l'App Store permettant aux utilisateurs de faire des choix facilement

• Application publiée sur l'App Store
• Interface utilisateur intuitive et moderne

Modèles Prédictifs Énergétiques

Système de prédiction de production d'énergie renouvelable intégrant données météo et coefficients de marée

• Intégration de données météorologiques en temps réel
• Prédiction de production PV et hydroélectrique