Je concevrai des modèles de classification en apprentissage automatique avec Python

Vous avez besoin d’un modèle de classification qui performe réellement, et pas seulement d’un carnet qui s’exécute ?

Je crée des modèles de classification personnalisés en Python en utilisant scikit-learn et XGBoost pour des tâches telles que churn (désabonnement), fraude, spam, sentiment, détection médicale et détection de logiciels malveillants.

Mon parcours allie apprentissage automatique et cybersécurité : j’ai développé un détecteur de ransomwares en temps réel sur Android (XGBoost, Kafka, Docker) avec une précision de 97,42 % et une latence d’environ 53 ms, et je suis premier auteur d’un article publié sur la détection d’intrusions basée sur l’IA.

CE QUE VOUS OBTIENDREZ :

Nettoyage et prétraitement des données

Sélection et ingénierie des caractéristiques

Gestion des données déséquilibrées (SMOTE, poids de classe)

Forêt aléatoire, arbre de décision, régression logistique, XGBoost

Réglage des hyperparamètres et validation croisée

Précision, Rappel, F1, ROC-AUC, matrice de confusion

Code Python propre et commenté (Notebook Jupyter)

Résumé des résultats en langage clair

FORFAITS :

Basique : 1 modèle, prétraitement et évaluation

Standard : 2 modèles, réglage, validation croisée, évaluation détaillée

Premium : jusqu’à 3 modèles, réglage, rapport complet, code source

Envoyez-moi un message avant de commander avec votre jeu de données (CSV/Excel), la colonne cible et l’objectif afin que je puisse confirmer le périmètre et le prix.