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Je vais développer votre pipeline d'apprentissage automatique requis
Doctorant en Intelligence Artificielle et spécialiste en apprentissage automatique avec plusieurs années d’expérience dans le milieu académique, industriel et en gestion, spécialisé dans la fourniture...
À propos de ce service
Je propose des services de conseil et de mise en œuvre professionnels en IA et apprentissage automatique, couvrant l'ensemble du pipeline : recherche, prétraitement des données, développement de modèles, tests, optimisation et (dans les niveaux supérieurs) déploiement, surveillance et intégration API. Je me spécialise dans les données structurées, la modélisation comportementale, les jeux de données en santé, et les solutions ML sur mesure adaptées à votre problème spécifique.
Veuillez noter : je ne travaille pas sur des idées vagues ou non définies, des soumissions académiques de dernière minute, ou des projets sans données ni objectifs clairs. Je ne fournis pas non plus de travaux illégaux, contraires à l’éthique ou purement théoriques sans mise en œuvre pratique.
Avant de passer commande, vous devez me contacter pour discuter de vos besoins. Cela permet de définir clairement la portée, la faisabilité, le calendrier et les livrables, réduisant ainsi les malentendus et les annulations.
Pour commencer, vous devriez fournir : une déclaration claire du problème, un dataset (ou un échantillon), les résultats attendus, et toutes préférences techniques (outils, modèles, contraintes). Plus votre input sera structuré, meilleurs seront les résultats.
Si vous valorisez la précision, la transparence et une collaboration sérieuse, je suis là pour vous aider à donner vie à votre projet.
Langage de programmation:
Python
•
R
•
SQL
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
•
Autres
Outils:
Jupyter Notebook
•
tensorflow
•
RStudio
•
Autres
FAQ
Traduction automatique
Dois-je vous contacter avant de passer une commande ?
Oui, veuillez m’envoyer un message avant de commander. Cela nous permet de clarifier vos besoins, d’évaluer la faisabilité, et de définir la portée, le calendrier et le prix pour éviter tout malentendu ou annulation.
De quelles informations avez-vous besoin pour commencer ?
Vous devriez fournir une déclaration claire du problème, un dataset (ou un échantillon), les résultats attendus, et toutes préférences pour les outils, modèles ou contraintes. Des entrées bien définies conduisent à des résultats plus rapides et précis.
Pouvez-vous travailler avec mes outils ou frameworks spécifiques ?
Oui. Je travaille principalement avec Python (PyTorch, scikit-learn, PyMC, xgboost, RLlib), R, et des pipelines ML modernes, mais je peux m’adapter à vos outils préférés si cela est possible—merci d’en discuter à l’avance.
Vais-je recevoir le code source complet et la documentation ?
Oui, dans les packages de niveau supérieur. Les livrables peuvent inclure un code propre et bien documenté, des explications sur le modèle, et des conseils pour le déploiement ou le développement ultérieur.
