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Projets récents

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Prédiction en Temps Réel des Prix Boursiers avec LSTM

Ce projet développe et compare les architectures RNN et LSTM pour la prédiction des prix boursiers, avec LSTM surclassant significativement RNN en précision (amélioration de 37% de la MAE, score R² de 94%). Comprend une application web interactive Streamlit pour la prévision en temps réel avec paramètres personnalisables, analyses visuelles et capacités d’export CSV.
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image from Projet I: Reconnaissance et classification des notes de musique traditionnelle mauritanienne à l'aide d'un LSTM

Projet I: Reconnaissance et classification des notes de musique traditionnelle mauritanienne à l'aide d'un LSTM

La musique traditionnelle mauritanienne est riche en histoire, en culture et en diversité. Au coeur de cette musique se trouve un instrument emblématique appelé le tidinit, qui produit une variété de notes et de mélodies. Pour classer ces mélodies et faciliter les relations du joueur avec l’instrument ainsi qu’avec la gamme musicale, les musiciens mauritaniens utilisent un système appelé les “maqamat”. Les maqamat sont des séquences de signes musicaux organisés selon certaines dimensions et règles établies, permettant de classer les mélodies musicales de manière systématique.
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Projet II : Modèle de traduction français-anglais basé sur LSTM

Ce projet se concentre sur le développement d’un modèle avancé de traitement du langage naturel (NLP) utilisant l’architecture Long Short-Term Memory (LSTM) pour la traduction du français vers l’anglais. La traduction entre ces langues présente des défis uniques en raison des différences de grammaire, de syntaxe et de vocabulaire. En exploitant la puissance de l’apprentissage en profondeur et des réseaux LSTM, le projet vise à automatiser et à améliorer la précision des processus de traduction, couvrant diverses applications allant de la littérature et de l’académie aux affaires et à la communication.
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Projet III: Optimisation du taux de conversion

Problème : Le principal défi est de développer un modèle de prédiction précis et robuste capable de classifier les utilisateurs en fonction de leur propension à convertir sur le site. Cette classification est cruciale pour orienter les initiatives marketing et les améliorations de l’expérience utilisateur visant à maximiser les taux de conversion et, par extension, les revenus générés par le site. Solution Proposée : Ce projet de science des données vise à développer un modèle de prédiction du taux de conversion en utilisant des techniques avancées telles que la régression logistique.
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Projet IV: Classification et ciblage des ménages vulnérables en Mauritanie par catégorie socio-démographique et les dépenses de consommation.

Project V: Génération d'Images avec the Variational Auto-Encoder

Projet VI : Plateforme AgrInnovators pour l'Analyse des Données Agricoles et l'Accompagnement des Agriculteurs

Projet VII : Développement de l'Application CHAPO pour la Gestion de l'INPC

Prédire les Niveaux de Pauvreté à partir d'Imagerie Satellite au Nigeria en Utilisant des Réseaux de Neurones Profonds

Revisiter la Relation entre Revenu et Démocratie en Utilisant l'Économétrie de Panel

Prédiction en Temps Réel des Prix Boursiers avec LSTM

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