Vanna Keohavong

Modélisation, automatisation et calcul des KPIs de performance et de saturation des stations de lavage Wash via une architecture de données optimisée. Mise en place de pipelines d'extraction de données depuis SAP BusinessObjects et traitement ETL automatisé avec Python. Accompagnement et vulgarisation des analyses auprès des équipes non techniques: présentation des résultats, explication des KPIs de performances et utilisation de dashboards pour métier. Test et d'une solution business Prévision de l'affluence des stations: modèles temporelles avec (vacances, via Prophet, PyCaret, XGBoost réseaux neurones avec LSTM.

Recherche appliquée sur les Generative Adversarial Networks (GANs):

Analyse des dynamiques d’apprentissage adversarial et des métriques de séparation declusters.

Étude approfondie de l'architecture ClusterGAN et des méthodes de clusteringnon-supervisé dans l’espace latent.

Implémentation d’un GAN sur AWS pour la génération de visages humains:

-Déploiement et entraînement d’un StyleGAN sur AWS EC2 (GPU) avec TensorFlow

-Exploration de l’espace latent via interpolations vectorielles, avec application au FaceSwapping et à la synthèse contrôlée de visages réalistes.