Observé chez
Ingénieur Data Science Machine Learning
Logiciels
Informatique
PythonPyTorchTabPFNv2TabFMTabICLXGBoostLightGBMCatBoost
Python
PyTorchRôle
Conduit des expérimentations sur les Tabular Foundation Models et des modèles de Machine Learning classiques afin d'évaluer leur performance et leur valeur ajoutée pour la plateforme 3DEXPERIENCE.
Technologies
PythonPyTorchTabPFNv2TabFMTabICLXGBoostLightGBMCatBoost
Entités
Data Science
Contextes
Logiciels
Compétences
Réseaux de neuronesMachine LearningFine-tuningApprentissage par renforcementAnalyse comparativePréparation de datasetsExpérimentationSynthèse de résultats
Challenges détectés
3 enjeux- Optimisation
Évaluer la valeur ajoutée des Tabular Foundation Models pour la plateforme 3DEXPERIENCE
Technologies clés
TabPFNv2TabFMTabICLPythonCompétences clés
ExpérimentationAnalyse comparative - Optimisation
Optimiser la performance des modèles de Machine Learning classiques et des TFM
Technologies clés
XGBoostLightGBMCatBoostPythonCompétences clés
Optimisation des hyperparamètresFine-tuning - Transformation
Adapter les TFM à des cas d'usage spécifiques via le fine-tuning ou l'apprentissage par renforcement
Technologies clés
TabPFNv2TabFMTabICLPythonCompétences clés
Fine-tuningApprentissage par renforcement