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Je construirai des modèles de séries chronologiques en utilisant l'apprentissage profond lstm, gru et arima en utilisant python
Scientifique des données
Data scientist avec 3 ans d'expérience en traitement du langage naturel (NLP) et grands modèles linguistiques (LLM). J'ai réalisé plusieurs projets en freelance, aidant les clients à résoudre des prob...
Niveau 1
Répond à certains critères de performance et présente un fort potentiel sur la place de marché.
À propos de ce service
À propos de ce service
Remarque : Contactez-moi avant de commander.
Le temps est essentiel à la réussite d'une entreprise. Grâce à l'apprentissage automatique, prédire l'avenir est désormais essentiel. Je suis spécialisé dans l'analyse et la prévision des séries chronologiques et propose :
Décomposition, filtrage et modélisation des séries chronologiques (ARIMA, GARCH, volatilité stochastique, profil matriciel, modèles d'espace-état)
Analyse des séries chronologiques financières/économiques
Modèles de séries chronologiques multivariées
Prévisions, rétrospectives, prévisions immédiates
Modèles d'apprentissage profond (RNN, LSTM, GRU, CNN, Prophet, XGBoost)
Ce que j'offre :
Analyse des données : nettoyer, analyser et prétraiter les données pour plus de précision.
Sélection du modèle : choisissez le meilleur modèle pour votre ensemble de données.
Prévisions : générez des prévisions et des visualisations à l’aide d’outils ML avancés.
Évaluation des performances : évaluer les modèles à l'aide de MAE, RMSE, MAPE, R² et R² ajusté.
Reporting : fournissez des informations, des tendances et un rapport détaillé avec des recommandations exploitables.
Remarque : le budget du projet dépend de la complexité et des exigences
Langage de programmation:
Python
•
R
•
SQL
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
APIs:
Azure Face API
Outils:
Jupyter Notebook
•
Excel
•
Colab
•
Azure ML Studio
Autres services de Data science et machine learning I Offre
FAQ
Traduction automatique
De quelles informations avez-vous besoin pour commencer à travailler sur mon projet de série chronologique ?
Veuillez fournir votre ensemble de données (si disponible), l'objectif de l'analyse (par exemple, prévision, détection de tendance) et toutes les exigences spécifiques (par exemple, préférences du modèle, délais). Si vous n'êtes pas sûr, nous pouvons en discuter lors de la consultation initiale.
Quels modèles de séries chronologiques recommandez-vous pour mes données ?
Le meilleur modèle dépend de vos données et de vos objectifs. Pour les tendances simples, ARIMA ou le lissage exponentiel sont efficaces. Pour les modèles complexes, je peux recommander des modèles d'apprentissage profond comme LSTM, GRU ou Prophet. J'analyserai vos données et vous proposerai l'approche la plus adaptée.
Comment garantissez-vous l’exactitude de vos prévisions ?
J'utilise des indicateurs de performance robustes comme MAE, RMSE et MAPE pour évaluer la précision des modèles. De plus, je prétraite les données pour gérer les valeurs aberrantes et manquantes, garantissant ainsi des prévisions fiables et précises.
Pouvez-vous gérer des ensembles de données volumineux ou complexes ?
Oui, j'ai de l'expérience avec des ensembles de données volumineux et complexes, notamment des séries chronologiques multivariées. J'utilise des outils et techniques avancés pour gérer, analyser et modéliser efficacement ces données.
Que faire si j'ai besoin de révisions ou d'informations supplémentaires après la livraison ?
Je propose des révisions pour garantir votre satisfaction. Si vous avez besoin d'informations complémentaires ou d'analyses plus poussées, nous pouvons en discuter et je vous fournirai un devis adapté aux nouvelles exigences.
