Muhammad Hamza waseem
Sargodha, Pakistan
Muhammad Hamza waseem
"Expert en Machine Learning & Deep Learning
Catégorie : Intelligence artificielle (IA)
Je suis un scientifique des données et un ingénieur en apprentissage automatique spécialisé dans la création de solutions intelligentes à l’aide de Python, TensorFlow, PyTorch et Scikit-Learn. Je conçois, forme et déploie des réseaux neuronaux artificiels (ANN) et des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour des tâches telles que la prédiction, la classification et la reconnaissance d’images.
Que vous ayez besoin d’un modèle piloté par les données, d’une application alimentée par l’IA ou d’une visualisation claire des données, je fournis des solutions complètes de bout en bout, du nettoyage des données au déploiement du modèle.
🔹 Ce que j’offre :
Modèles de machine learning à l’aide de Scikit-Learn, TensorFlow et PyTorch
Modèles d’apprentissage profond basés sur ANN et CNN pour les données structurées et d’image
Prétraitement des données (nettoyage, ingénierie des fonctionnalités, mise à l’échelle, encodage)
Analyse exploratoire de données (EDA) avec Pandas, Seaborn et Matplotlib
Évaluation et optimisation des modèles (précision, matrice de confusion, réglage)
Tableaux de bord et applications d’IA interactifs à l’aide de Streamlit
Pipelines ML prêts à être déployés de bout en bout
🔹 Pourquoi me choisir :
Bases solides en Python, ML et Deep Learning
Fournir des modèles bien documentés, optimisés et faciles à utiliser
Concentrez-vous sur des résultats pratiques et concrets, pas seulement sur le code
Communication amicale et livraison à temps
Que vous ayez besoin d’un modèle piloté par les données, d’une application alimentée par l’IA ou d’une visualisation claire des données, je fournis des solutions complètes de bout en bout, du nettoyage des données au déploiement du modèle.
🔹 Ce que j’offre :
Modèles de machine learning à l’aide de Scikit-Learn, TensorFlow et PyTorch
Modèles d’apprentissage profond basés sur ANN et CNN pour les données structurées et d’image
Prétraitement des données (nettoyage, ingénierie des fonctionnalités, mise à l’échelle, encodage)
Analyse exploratoire de données (EDA) avec Pandas, Seaborn et Matplotlib
Évaluation et optimisation des modèles (précision, matrice de confusion, réglage)
Tableaux de bord et applications d’IA interactifs à l’aide de Streamlit
Pipelines ML prêts à être déployés de bout en bout
🔹 Pourquoi me choisir :
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Fournir des modèles bien documentés, optimisés et faciles à utiliser
Concentrez-vous sur des résultats pratiques et concrets, pas seulement sur le code
Communication amicale et livraison à temps
Portfolio
Horaires de travail
- Lundi:08h00 à 18h00
- Mardi:08h00 à 18h00
- Mercredi:08h00 à 18h00
- Jeudi:08h00 à 18h00
- Vendredi:08h00 à 18h00
- Samedi:08h00 à 18h00
- Dimanche:Non disponible
Je poursuis actuellement un baccalauréat en génie logiciel, après avoir terminé avec succès les deux premiers semestres avec une MPC de 3,35. Tout au long de mes études, j’ai acquis de solides compétences en programmation en C++ et Python, ainsi qu’une expérience pratique en Machine Learning et en Deep Learning. Mes cours et mes projets ont renforcé mes capacités de résolution de problèmes, mes connaissances en développement de logiciels et ma compréhension des techniques informatiques modernes.
J’ai suivi avec succès un cours d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond, ce qui m’a permis d’acquérir une expérience pratique dans l’analyse de données, la création de modèles et le déploiement. Mes compétences techniques incluent Python, Pandas, NumPy, Scikit-Learn, PyTorch, TensorFlow, Streamlit, Seaborn et Matplotlib.
Au cours du cours, j’ai travaillé avec des fonctionnalités avancées telles que les réseaux de neurones artificiels (ANN), les réseaux de neurones convolutifs (CNN), les tenseurs, l’autogradation et d’autres fonctionnalités d’apprentissage en profondeur, en construisant des modèles qui résolvent efficacement des problèmes du monde réel. Je suis confiant dans la mise en œuvre et la personnalisation des pipelines d’apprentissage automatique, le prétraitement des données, l’entraînement des modèles et la visualisation des résultats pour des applications pratiques.
Au cours du cours, j’ai travaillé avec des fonctionnalités avancées telles que les réseaux de neurones artificiels (ANN), les réseaux de neurones convolutifs (CNN), les tenseurs, l’autogradation et d’autres fonctionnalités d’apprentissage en profondeur, en construisant des modèles qui résolvent efficacement des problèmes du monde réel. Je suis confiant dans la mise en œuvre et la personnalisation des pipelines d’apprentissage automatique, le prétraitement des données, l’entraînement des modèles et la visualisation des résultats pour des applications pratiques.
J’ai obtenu mon diplôme intermédiaire en informatique (ICS) au Punjab College, obtenant 922 points sur 1100. Cette réalisation reflète ma solide compréhension des concepts de base de l’informatique, ma pensée logique et mon dévouement à l’excellence académique.
J’ai obtenu mon baccalauréat en informatique du système scolaire Sanai, obtenant 992 points sur 1100. Mes excellents résultats scolaires reflètent mon dévouement, ma pensée logique et mon travail acharné constant dans les matières théoriques et pratiques. Cette base en informatique a renforcé mon intérêt pour la technologie et m’a motivé à poursuivre des études dans ce domaine.
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