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dylan92i/Maths-deep-learning-project

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♻️ Industrial Waste Classification : Paper vs Plastic

A "Me and AI" Project by Dylan ONDO

« Ne cherchez pas un simple exécutant, recrutez votre copilote IA. »

Bienvenue dans ce laboratoire d'ingénierie visuelle. Ce repository ne contient pas qu'un simple réseau de neurones convolutifs (CNN) ; il propose un système de décision intelligent pensé pour des contraintes de production industrielle.

Conçu "from scratch", ce projet illustre la convergence entre une architecture Deep Learning mathématiquement rigoureuse et une stratégie d'optimisation (ROI) taillée pour le secteur du recyclage.

🧠 Core Features & Architecture

  • 🏗️ Custom CNN Design : Architecture développée de A à Z avec justification des réceptifs spatiaux et de la régularisation temporelle.
  • 📈 Mathematical Rigor : Optimisation via Adam, gestion de l'Internal Covariate Shift et fonctions de coût adaptées au déséquilibre potentiel.
  • 🏭 Business Vision : Évaluation des métriques (Precision vs F1-Score) pondérées par le coût réel des faux positifs sur une chaîne de tri automatisée.
  • 🔍 Explainable AI (XAI) Ready : Structure préparée pour l'interprétabilité des décisions (Grad-CAM), car un algorithme opaque n'a pas sa place en usine.

Si cette approche vous parle, n'hésitez pas à laisser une ⭐ sur ce repository.

About

♻️ Paper vs Plastic Vision CNN | Conception from scratch d'un modèle Deep Learning orienté XAI & ROI industriel. L'alliance de l'intuition humaine et de la puissance algorithmique. 🧠⚡

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