Argha Auddy

Je suis étudiant en informatique à l’Institut de technologie de Vellore de Chennai, avec un vif intérêt pour l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond et le développement web full-stack. J’aime créer des solutions pratiques de bout en bout où données, modèles et systèmes logiciels s’associent pour résoudre des problèmes concrets. Ma force principale réside dans l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond, en particulier dans la classification d’images et le traitement du langage naturel. En tant que stagiaire en apprentissage automatique chez SmartInternz, j’ai travaillé sur un système de détection de la maladie de la feuille de tomate basé sur l’apprentissage profond utilisant TensorFlow et Keras, appliquant l’apprentissage par transfert avec ResNet152V2 et des techniques avancées d’augmentation de données pour atteindre une grande précision. J’ai également construit un système de détection d’émotions basé sur le NLP utilisant des réseaux LSTM, en me concentrant sur des pipelines de prétraitement propres et l’inférence en temps réel. En plus du ML, j’ai une expérience pratique en développement backend et web, où j’ai construit des API RESTful sécurisées en utilisant Node.js, Express, MongoDB et l’authentification JWT, avec une architecture modulaire appropriée et une validation des points de terminaison. Je suis à l’aise avec Java, Python, structures de données et algorithmes, ainsi que des bibliothèques modernes de ML telles que TensorFlow, Keras, NumPy et Pandas. Au-delà du milieu académique, je contribue activement à des environnements collaboratifs et j’ai été membre de la direction du Linux Club au VIT Chennai, aidant à organiser des événements techniques et à encourager l’apprentissage entre pairs. J’accorde de l’importance à la discipline, à la persévérance et à la régularité, et je crois que l’effort constant compte plus que le génie à court terme. Je suis motivé à évoluer en tant qu’ingénieur logiciel et praticien en apprentissage automatique en travaillant sur des projets impactants, en apprenant en continu et en appliquant la technologie à des problèmes significatifs.