Stage de fin d'études
il y a 5 jours
Stage de fin d'études - Data Science / Machine Learning / Énergie
Localisation : Bron (69) Début du stage : à partir de février Durée : 6 mois
Dans le cadre du développement d'un système de NILM (Non-Intrusive Load Monitoring), nous proposons un stage de fin d'études portant sur l'optimisation du processus de labellisation des données.
Contexte
Le système de NILM développé permet de désagréger la consommation énergétique globale afin d'identifier les appareils électro-ménagers individuels à partir de mesures électriques globales.
L'une des étapes les plus critiques du développement reste la labellisation des données, une tâche chronophage mais essentielle à la performance du modèle.
Objectif du stage
Explorer, concevoir et tester des approches permettant d'accélérer la labellisation des données tout en garantissant leur fiabilité.
Pistes de travail envisagées
- Techniques de semi-supervised learning pour réduire le besoin en labels manuels.
- Développement d'outils d'annotation assistée (interface graphique intelligente, détection automatique de motifs).
- Algorithmes de clustering non supervisé pour regrouper automatiquement des événements similaires avant validation experte.
Résultats attendus
- Réduction significative du temps nécessaire à la labellisation.
- Amélioration de la précision du modèle NILM.
- Développement d'un prototype opérationnel, directement exploitable par l'équipe.
Prérequis techniques
- Très bonne maîtrise de Python.
- Expérience en Machine Learning / Deep Learning (PyTorch).
- Connaissances en méthodes supervisées et non supervisées.
- Manipulation de données avec NumPy, Pandas.
- Analyse de séries temporelles et notions de traitement du signal.
- Capacité à développer des prototypes et à documenter son travail.
** Profil reche
rchéÉtudiant(e) en dernière année d'école d'ingénieur ou en master (IA, data science, traitement du signal, énergie ou domaine connex
e).
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