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Depuis avril 2023
Professeur depuis avril 2023
Cours /
Àpd 46 Fr /h
Bonjour,
Je suis un professeur expérimenté en machine learning avec une expertise de 5 ans dans l'enseignement de cette discipline à tous les niveaux. Mon expertise en utilisant Python et R me permet d'enseigner différents algorithmes de machine learning tels que les réseaux de neurones, les arbres de décision et les algorithmes de clustering. Je suis également expérimenté dans l'utilisation de bibliothèques Python et R populaires telles que TensorFlow, Keras, Scikit-learn et ggplot2.
En plus de mes compétences en matière de machine learning, je suis capable d'aider les étudiants à lire et à comprendre des articles de recherche pour leurs exposés, ainsi qu'à travailler sur des projets en Python et R. Mon engagement envers l'apprentissage automatique est passionné et j'aime partager mes connaissances avec mes étudiants.
Si vous êtes intéressé par mes services de professeur de machine learning pour tous les niveaux, n'hésitez pas à me contacter.
En plus de mes compétences en machine learning, je suis également en mesure de vous aider en mathématiques, en statistiques et en rédaction de mémoires.
Je suis disponible pour enseigner les sujets suivants:
1.Python ou R
2.Exploration des données
3.Machinea learning
3.1. Intro ML
3.2. Linear Model
-> Linear Models for Regression and Classification
3.3. Kernel
-> Kernelization
3.4. Model selection
3.5. Ensemble model,
-> Bagging / RandomForest, Boosting (XGBoost,LightGBM,...) , Stacking
3.6. Data préprocessing
-> Data preprocessing
-> Pipelines: choose the right preprocessing steps and models in your pipeline
-> Cross-validation
3.7. Neural Networks
-> Neural architectures
-> Training neural nets: Forward pass: Tensor operations and Backward pass: Backpropagation
-> Neural network design: Activation functions, weight initialization and Optimizers
-> Neural networks in practice: Model selection, Early stopping, Memorization capacity and information bottleneck, L1/L2 regularization, Dropout, Batch normalization
3.8. Convolutional Neural Networks
-> Image convolution
-> Convolutional neural networks
->Data augmentation
-> Model interpretation
-> Using pre-trained networks (transfer learning)
3.9. Neural Networks for text
-> Bag of words representations, Word embeddings, Word2Vec, FastText, GloVe
Je suis un professeur expérimenté en machine learning avec une expertise de 5 ans dans l'enseignement de cette discipline à tous les niveaux. Mon expertise en utilisant Python et R me permet d'enseigner différents algorithmes de machine learning tels que les réseaux de neurones, les arbres de décision et les algorithmes de clustering. Je suis également expérimenté dans l'utilisation de bibliothèques Python et R populaires telles que TensorFlow, Keras, Scikit-learn et ggplot2.
En plus de mes compétences en matière de machine learning, je suis capable d'aider les étudiants à lire et à comprendre des articles de recherche pour leurs exposés, ainsi qu'à travailler sur des projets en Python et R. Mon engagement envers l'apprentissage automatique est passionné et j'aime partager mes connaissances avec mes étudiants.
Si vous êtes intéressé par mes services de professeur de machine learning pour tous les niveaux, n'hésitez pas à me contacter.
En plus de mes compétences en machine learning, je suis également en mesure de vous aider en mathématiques, en statistiques et en rédaction de mémoires.
Je suis disponible pour enseigner les sujets suivants:
1.Python ou R
2.Exploration des données
3.Machinea learning
3.1. Intro ML
3.2. Linear Model
-> Linear Models for Regression and Classification
3.3. Kernel
-> Kernelization
3.4. Model selection
3.5. Ensemble model,
-> Bagging / RandomForest, Boosting (XGBoost,LightGBM,...) , Stacking
3.6. Data préprocessing
-> Data preprocessing
-> Pipelines: choose the right preprocessing steps and models in your pipeline
-> Cross-validation
3.7. Neural Networks
-> Neural architectures
-> Training neural nets: Forward pass: Tensor operations and Backward pass: Backpropagation
-> Neural network design: Activation functions, weight initialization and Optimizers
-> Neural networks in practice: Model selection, Early stopping, Memorization capacity and information bottleneck, L1/L2 regularization, Dropout, Batch normalization
3.8. Convolutional Neural Networks
-> Image convolution
-> Convolutional neural networks
->Data augmentation
-> Model interpretation
-> Using pre-trained networks (transfer learning)
3.9. Neural Networks for text
-> Bag of words representations, Word embeddings, Word2Vec, FastText, GloVe
Informations supplémentaires
En plus de mon enseignement en matière de machine learning, je peux également aider mes étudiants à se préparer pour les entretiens d'embauche pour des postes de data scientist.
Je suis actuellement en doctorat en mathématiques appliquées à Paris 1. J'ai obtenu mes deux masters en statistique ( à paris 1) et en apprentissage automatique (à l'INSA rouen).
Mon travail de recherche porte sur l'application de techniques de machine learning à des problèmes de statistiques. Je suis passionné par l'application de la mathématique et de l'informatique à la résolution de problèmes concrets.
Je suis actuellement en doctorat en mathématiques appliquées à Paris 1. J'ai obtenu mes deux masters en statistique ( à paris 1) et en apprentissage automatique (à l'INSA rouen).
Mon travail de recherche porte sur l'application de techniques de machine learning à des problèmes de statistiques. Je suis passionné par l'application de la mathématique et de l'informatique à la résolution de problèmes concrets.
Lieu
Cours chez le professeur :
- Place de Clichy, Paris, France
En ligne depuis la France
Présentation
I am passionate about applying mathematics and computer science to solving real-world problems.
If you want to learn more about my professional background and skills. You will discover my professional experiences, achievements, and areas of interest there.
Je suis passionné par l'application de la mathématique et de l'informatique à la résolution de problèmes concrets.
Si vous souhaitez en savoir plus sur mon parcours professionnel et mes compétences. Vous pourrez y découvrir mes expériences professionnelles, mes réalisations et mes centres d'intérêt.
If you want to learn more about my professional background and skills. You will discover my professional experiences, achievements, and areas of interest there.
Je suis passionné par l'application de la mathématique et de l'informatique à la résolution de problèmes concrets.
Si vous souhaitez en savoir plus sur mon parcours professionnel et mes compétences. Vous pourrez y découvrir mes expériences professionnelles, mes réalisations et mes centres d'intérêt.
Education
I am currently pursuing a doctoral degree in applied mathematics at the University of Paris 1. I obtained my two master's degrees in statistics (at Paris 1) and machine learning (at INSA Rouen). My research work focuses on the application of machine learning techniques to statistical problems.
Je suis actuellement en doctorat en mathématiques appliquées à l'Université Paris 1. J'ai obtenu mes deux masters en statistique ( à paris 1) et en apprentissage automatique (à l'INSA rouen). Mon travail de recherche porte sur l'application de techniques de machine learning à des problèmes de statistiques.
Je suis actuellement en doctorat en mathématiques appliquées à l'Université Paris 1. J'ai obtenu mes deux masters en statistique ( à paris 1) et en apprentissage automatique (à l'INSA rouen). Mon travail de recherche porte sur l'application de techniques de machine learning à des problèmes de statistiques.
Expérience / Qualifications
Je suis un professeur de machine learning avec 5 ans d'expérience et je suis capable d'enseigner à tous les niveaux. Je suis spécialisé en utilisant Python et R pour enseigner les différents algorithmes de machine learning, y compris les réseaux de neurones, les arbres de décision et les algorithmes de clustering.
Age
Enfants (7-12 ans)
Adolescents (13-17 ans)
Adultes (18-64 ans)
Seniors (65+ ans)
Niveau du Cours
Débutant
Intermédiaire
Avancé
Durée
60 minutes
Enseigné en
français
anglais
Compétences
Disponibilité semaine type
(GMT -04:00)
New York
Cours chez le professeur et par webcam
Mon
Tue
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Fri
Sat
Sun
00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
Bonjour !
Si vous cherchez un professeur particulier de Python, vous êtes au bon endroit !
Je suis un expert en Python avec plusieurs années d'expérience dans l'enseignement de ce langage de programmation. Je peux vous aider à apprendre les bases du Python, ainsi que des sujets plus avancés tels que les objets et les classes.
En tant que professeur particulier, je peux adapter mes cours à votre niveau et à vos besoins individuels pour vous aider à progresser rapidement.
Je peux également vous montrer comment utiliser des librairies populaires comme:
NumPy : une librairie pour le calcul scientifique, qui permet de travailler avec des tableaux multidimensionnels et de faire des calculs de haute performance.
Pandas : une bibliothèque pour l'analyse de données, qui offre des structures de données flexibles et faciles à utiliser pour manipuler des données tabulaires.
Matplotlib : une librairie pour la visualisation de données, qui permet de créer des graphiques et des figures de qualité professionnelle.
Scikit-learn : une bibliothèque pour l'apprentissage automatique, qui offre des algorithmes d'apprentissage supervisés et non supervisés pour l'analyse de données.
Si vous êtes intéressé, n'hésitez pas à me contacter pour discuter de vos besoins et de mes disponibilités. Je me réjouis de travailler avec vous !
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Je suis un expert en Python avec plusieurs années d'expérience dans l'enseignement de ce langage de programmation. Je peux vous aider à apprendre les bases du Python, ainsi que des sujets plus avancés tels que les objets et les classes.
En tant que professeur particulier, je peux adapter mes cours à votre niveau et à vos besoins individuels pour vous aider à progresser rapidement.
Je peux également vous montrer comment utiliser des librairies populaires comme:
NumPy : une librairie pour le calcul scientifique, qui permet de travailler avec des tableaux multidimensionnels et de faire des calculs de haute performance.
Pandas : une bibliothèque pour l'analyse de données, qui offre des structures de données flexibles et faciles à utiliser pour manipuler des données tabulaires.
Matplotlib : une librairie pour la visualisation de données, qui permet de créer des graphiques et des figures de qualité professionnelle.
Scikit-learn : une bibliothèque pour l'apprentissage automatique, qui offre des algorithmes d'apprentissage supervisés et non supervisés pour l'analyse de données.
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