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Davide en quelques mots
1. Classification des produits d'un catalogue de e-commerce dans les catégories correspondantes, à l'aide de leur photo et de leur description. Au cours de ce projet, j'ai pu mettre en pratique les techniques de traitement des images et des textes. En particulier, j'ai développé un modèle hybride de Machine Learning/Deep Learning (CNN) qui me permettrait d'atteindre une performance maximale.
2. Prédiction des churners potentiels dans l'ensemble de données d'une compagnie de téléphone. Au cours de ce projet, j'ai utilisé des techniques classiques de Machine Learning (classification). Pour faire face au déséquilibre de l'ensemble de données, j'ai appliqué des techniques de suréchantillonnage et de sous-échantillonnage.
3. Prévision de la solubilité dans l'eau des médicaments. Dans ce projet, j'ai tenté de prédire la solubilité dans l'eau de certains composés moléculaires au moyen d'une régression linéaire en utilisant leur représentation SMILES. Au cours de ce projet, j'ai pu appliquer les méthodologies molecular embedding(mol2vec) afin de vectoriser les molécules et de pouvoir appliquer le modèle de régression.
En plus, j'aime vraiment extraire des informations utiles des données et je suis donc douée pour l'analyse exploratoire des données et la visualisation.
Expériences
Chimie ParisTech - École Nationale Supérieure de Chimie de Paris
PHD Student
CNRS - Centre national de la recherche scientifique
CNRS Computational Engineer
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