Je vais créer un modèle d'apprentissage automatique pour les données de votre entreprise
Analyste de données et praticien en ML
À propos de ce service
Je vais créer un modèle d'apprentissage automatique propre et bien documenté pour votre jeu de données en utilisant Python et des bibliothèques populaires. Mon objectif est de résoudre un problème commercial précis, pas simplement d'entraîner un modèle aléatoire.
Ce que je peux faire pour vous
- Modèles de classification, régression ou clustering de base
- Entraîner et valider des modèles avec une séparation appropriée entre entraînement et test
- Comparer différents algorithmes et choisir le meilleur pour vos données
- Expliquer les résultats du modèle en langage simple et non technique
Technologies
Python, scikit-learn, Pandas, numpy, matplotlib / seaborn.
Ce que vous recevrez
- Un notebook Jupyter avec tout le code et les commentaires
- Des graphiques propres / métriques d’évaluation (précision, RMSE, etc.)
- Un résumé court de l’approche, des résultats et des prochaines étapes
Ce dont j’ai besoin de votre part
- Votre jeu de données (Excel/CSV)
- Type de problème (par exemple prédire le churn, le prix, l’approbation de prêt)
- Les contraintes ou métriques qui vous importent le plus
Pourquoi travailler avec moi
- Expérience en classification, régression, clustering
- Notebooks propres et commentés que vous pouvez réutiliser plus tard
- Explications simples des résultats de votre modèle
- Communication rapide tout au long du projet
Vous n’êtes pas sûr que vos données conviennent ? Envoyez-moi un message d’abord et je vous proposerai la meilleure approche avant de passer commande.
Construisons quelque chose de génial avec vos données. Contactez-moi à tout moment
Langage de programmation:
Python
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R
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SQL
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Colab
Frameworks:
Scikit-learn
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DeepPy
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keras
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PyTorch
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Panda
Outils:
Jupyter Notebook
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tensorflow
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Colab
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RStudio
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FAQ
Traduction automatique
Quel type de données avez-vous besoin que je fournisse ?
Un fichier CSV ou Excel avec des données étiquetées (pour classification/régression) ou non étiquetées (pour clustering). Plus il y a de lignes, mieux c'est — idéalement 500+ lignes.
Allez-vous expliquer comment le modèle fonctionne ?
Oui. J'inclus toujours une explication simple du modèle, de ce qu'il prédit et de sa précision — sans jargon technique.
Pouvez-vous déployer le modèle en tant qu'application web ?
Une mise en production basique (Streamlit ou Flask) peut être ajoutée en option. Contactez-moi pour en discuter si vous en avez besoin.

