Développement de POCs IA

Datalchemy a une expérience solide en développement de Proof of Concepts en Machine ou Deep Learning. Parce que ces méthodes sont très récentes, et bâties sur un domaine théorique sans cesse en évolution, nous sommes à même de mettre en oeuvre de tels projets permettant de confronter ces nouvelles techniques algorithmiques à un problème métier défini.

L'identification des travaux de recherche récents ou plus solides à même d'adresser le sujet, la comparaison de la donnée visée avec les datasets académiques, l'organisation et l'implémentation d'un code minimal fonctionnel sont les étapes fondamentales permettant d’arriver à une qualité finale optimale.

Les champs sur lesquels nous sommes déjà intervenus sont nombreux, parmi lesquels :

• traitement du langage naturel (CNN Seq2Seq, Transformers & universal transformers, etc.),
• traitement de l’image (Segmentation, classification, génération et conversion de domaine),
• prédiction de séries temporelles (Attention LSTMs, Exp Smooting LSTMs, Bayesian NNs…),
• renforcement (Deep Q Learning, policy gradients, world models) ou modélisation par graphe (Graphe Learning, graphe embedding…)

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