Ouba Alio Mahamane

ingénieur intelligence artificielle-Datascientist

Moves to Paris, Paris

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  • Indicative rate €200 / day
  • Experience 2-7 years
  • Response rate 100%
  • Response time 24h
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Paris, France
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  • Français

    Native or bilingual

  • Anglais

    Full professional proficiency

Skills (15)

Ouba Alio in a few words

Ingénieur en IA, spécialiste de la Data science, de la NLP, et du Text mining, bivalent (développeur/chercheur), bivalence acquise grâce à 2 diplômes en Informatique de niveau BAC+5 (un recherche et un professionnel), une licence 2 en Mathématiques, une expérience de plus d’1 an en entreprise et à plusieurs années de recherche et développement en Informatique.

Experience

Aissatou DIAKHATE

Software Publisher

Ingénieur Intelligence Artificielle

Paris, France

April 2020 - June 2020

Création d'un outil de monitoring d'e-réputation:
- NLP
- Analyse de sentiment
- Scrapy
- Tweepy
- Tensorflow/Bert
- Tensorflow/Camembert
- Aws EC2

-

Software Publisher

Recherche et Développement : Création d'un nouveau paradigme de programmation augmenté par l'IA

Paris, France

April 2011 - Today

Création d’un nouveau paradigme de programmation ainsi que développement d’un prototype (Application java Swing et site web GWT) implémentant ce paradigme. L’objectif à terme est de créer une entreprise qui développe des logiciels pour ses clients en se basant sur ce paradigme. Le paradigme permet d’écrire plus rapidement un logiciel. Il est matérialisé par un noyau et se caractérise par une meilleure intégration des quatre briques essentielles qui composent tout logiciel moderne :
1) Application
2) Base de données
3) Module de Datamining et Intelligence Artificielle
4) Interface graphique

Plus précisément, le paradigme consiste à programmer une application via un code universel. Il suffit d’écrire le code de l’application dans le nouveau langage de programmation et le noyau se charge de le traduire en application pour le support cible (ordinateur, navigateur, smartphone, montre connectée, casque VR, etc.)
A ce jour, le prototype du noyau gère deux types de supports : application java Swing sur pc et site web sous forme de webapp GWT.

Le module de datamining a deux objectifs :
1. Proposer une interface graphique intelligente qui affiche les boutons d’action les plus pertinents dans chaque état (page) en se basant sur l’historique de navigation de l’utilisateur ou (celle des utilisateurs qui lui ressemble le plus s’il n’y a pas suffisamment de données).
2. Permettre au développeur de pouvoir réaliser aisément différentes activités de datamining (classification, recommandation, regroupement) à partir de la donnée de l’application.

Dans le processus de la construction de ce module, j’ai procédé à:
I. La création d’un outil de classification d’images par Tensorflow. L’outil choisit automatiquement le meilleur traitement à appliquer aux images préalablement à l’analyse ainsi que le choix du meilleur modèle :
a) Essai de différents nombres de couches convolutionnelles et totalement connectées
b) Essai de différents learning rate
c) Application sur les données flowers (couleur), MNIST (niveaux de gris)
II. La création d’un outil de classification de texte par Tensorflow via RNN. L'outil choisit automatiquement les meilleurs hyperparameters via un procédé de Grid search.
III. L’analyse et à l’implémentation en Python, Maple et R des algorithmes suivants : Régression linéaire multidimensionnelle, Régression logistique, Réseaux de neurones, SVM, EM, K-means, Regroupement hiérarchique, Arbre de décision, Règle d'association
IV. L’analyse de données Open source avec Tensorflow/Keras, Scikit-learn (Sklearn), Weka, Apache Mahout et MLlib :
a) Données :
- Default of Credit Card Clients Dataset (source Kaggle)
- Kickstarter Project Statistics (source Kaggle)
- Contact lens (source weka)
- German credit (source weka)
- Supermarket (source weka)
- Anime Recommendations Database (source Kaggle)
b) Activités effectuées
- Classification
- Moteur de recommandation
- Clustering
- Sélection de variables

I-maginer

Software Publisher

Ingénieur Intelligence Artificielle

Nantes, France

March 2010 - July 2010

- J’ai établi l’architecture de l’IA du recruteur virtuel (comportements, émotions, dialogue, réaction à l’environnement)
- J’ai construit un moteur de dialogue (écoute et compréhension de propos humains)
+ Réalisation de certains modules (reconnaissance vocale, analyse syntactique, ingénierie des connaissances, etc.) par assemblage de différentes briques libres (Sphinx, Collins Parser, Swi-Prolog etc.) disponibles
+ Réalisation du module sémantique en utilisant des algorithmes de Machine Learning : construction de modèles pour l’identification des arguments des unités lexicales de FrameNet et l’attribution de rôles sémantiques à ces arguments (Weka, Machine Learning)

Wozaik

Social Networks

Stagiaire Moteur de Recherche pour les favoris dynamiques

Paris, France

March 2009 - September 2009

- J'ai mis en place un moteur de recherche pour les favoris dynamiques (morceaux de sites web découpés par l’utilisateur)
- J'ai mis en place un dispositif de catégorisation automatique des favoris dynamiques (Naïve Bayes)

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    (2 ratings)

    Aissatou - Aissatou DIAKHATE

    22/04/20

    Ouba est très professionnel, efficace et perspicace.

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