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Je concevrai des modèles d'apprentissage automatique personnalisés en Python pour la prédiction et la classification
Ingénieur IA appliquée
Je suis un ingénieur en IA appliquée, axé sur les applications pratiques de l’IA et les solutions d’apprentissage automatique.
En utilisant Python, scikit-learn et Streamlit, je conçois des modèles p...
À propos de ce service
Besoin d'un modèle d'apprentissage automatique pour la prédiction ou la classification ?
Je conçois des modèles d'apprentissage automatique personnalisés en Python, en utilisant Pandas et scikit-learn, avec un développement dans Jupyter Notebook ou Google Colab.
Ce que je peux vous proposer
- Classification et régression
- Nettoyage des données, prétraitement et ingénierie des caractéristiques
- Entraînement du modèle, évaluation et réglage des hyperparamètres
- Comparaison de modèles à l'aide de métriques de performance appropriées
Ce que vous recevrez
Un modèle entraîné, des résultats d’évaluation pertinents, le code source et la documentation. Le forfait Basique couvre un modèle. Standard compare jusqu'à 2 modèles et ajuste le modèle sélectionné. Premium compare jusqu'à 3 modèles et inclut une pipeline réutilisable de prétraitement et de prédiction avec un rapport d'évaluation.
Avant de commander
Partagez votre jeu de données, la colonne cible et l’objectif de prédiction afin que je puisse confirmer vos besoins et recommander le forfait le plus adapté.
À noter : Les performances du modèle dépendent de la qualité des données et de la complexité du problème ; une précision spécifique ne peut être garantie. Les forfaits couvrent des tâches de données tabulaires gérables utilisant l'apprentissage automatique classique. Le deep learning, la vision par ordinateur et les projets complexes nécessitent une définition du périmètre distincte. L’intégration d’API et le déploiement sur le cloud sont des options supplémentaires.
Langage de programmation:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
Outils:
Jupyter Notebook
•
Colab
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FAQ
Traduction automatique
De quoi avez-vous besoin de ma part pour commencer ?
Veuillez fournir votre jeu de données, l’objectif de prédiction ou de classification, la colonne cible (si applicable) et vos exigences spécifiques. Contactez-moi d’abord si vous n’êtes pas sûr de votre jeu de données.
Quels types de problèmes de machine learning traitez-vous ?
Je travaille sur des tâches de classification et régression en utilisant Python et scikit-learn, y compris des problématiques de prédiction impliquant des données structurées et tabulaires.
Quel forfait dois-je choisir ?
Basic inclut un modèle entraîné. Standard compare jusqu'à deux modèles et ajuste le modèle sélectionné. Premium compare jusqu'à trois modèles et inclut un pipeline ML réutilisable et un rapport d’évaluation.
Que vais-je recevoir après la réalisation ?
Vous recevrez le modèle entraîné, le code source, les résultats d’évaluation pertinents et la documentation ou les instructions d’utilisation selon le package choisi.
Pouvez-vous garantir une précision spécifique du modèle ?
Non. La performance du modèle dépend de la qualité des données, des caractéristiques disponibles et de la complexité du problème. J’évaluerai le modèle en utilisant des métriques adaptées à votre tâche.
Proposez-vous l’intégration d’API et le déploiement cloud ?
Oui, ces extras peuvent être proposés séparément. Veuillez partager vos exigences et l’environnement cible avant de commander afin que je puisse confirmer la faisabilité et le coût.
Pouvez-vous gérer de gros jeux de données ou des projets d’IA complexes ?
Les gros jeux de données, l’apprentissage profond, la vision par ordinateur et les projets complexes ne relèvent pas des packages standards. Contactez-moi pour discuter des besoins et déterminer si une offre personnalisée est adaptée.
Ai-je besoin de prétraiter mes données avant de passer commande ?
Non. Un prétraitement de base est inclus selon le forfait que vous avez choisi. Veuillez fournir votre ensemble de données et la colonne cible. Un nettoyage approfondi ou la fusion de plusieurs ensembles peut nécessiter un périmètre personnalisé.
Quels outils et quel environnement utilisez-vous pour construire et tester le modèle ?
J’utilise Python, Pandas et scikit-learn, en travaillant dans Jupyter Notebook ou Google Colab. Les méthodes de test et les métriques d’évaluation dépendent de la tâche. Veuillez mentionner toute exigence d’environnement spécifique avant de passer commande.
Quelles sont les opérations de nettoyage et de prétraitement des données incluses ?
Je m’occupe du prétraitement de base, tels que le traitement des valeurs manquantes courantes, les doublons, le formatage et l’encodage ou la mise à l’échelle nécessaire. Des opérations de réparation de données importantes, un étiquetage manuel ou des transformations complexes peuvent nécessiter une autre portée.
