Je vais développer et dépanner des modèles d'ia en utilisant pytorch et tensorflow
Scientifique des données
À propos de ce service
Bienvenue sur mon service en Data Science & Machine Learning.
Je propose des solutions d’intelligence artificielle de bout en bout adaptées à vos besoins, allant du prétraitement des données aux modèles avancés de deep learning, en passant par l’optimisation et les pipelines prêts à déployer.
Ce que je propose :
- Nettoyage et prétraitement des données (valeurs manquantes, ingénierie des caractéristiques, mise à l’échelle)
- Modèles de deep learning (CNN, RNN, LSTM, Transformers)
Développement de modèles avec PyTorch & TensorFlow
- Classification d’images
- Détection d’objets
- Segmentation d’images
- Prévision de séries temporelles et solutions NLP
Modèles et techniques personnalisés de machine learning et deep learning
Optimisation des modèles et réglage des performances
Modèles & techniques :
- Régression linéaire/logistique, arbres de décision, forêt aléatoire
- SVM, K-Means, XGBoost, LightGBM
- Réseaux neuronaux, LSTM, Transformers
- RCNN, Faster RCNN, Mask RCNN, transfer learning
Outils :
Python, Jupyter Notebook, Google Colab, VS Code,
GitHub, Roboflow, Anaconda
Pourquoi me choisir :
Des solutions d’IA de haute qualité
Approche personnalisée pour chaque projet
Code propre et optimisé
Livraison à temps et support
N’hésitez pas à me contacter pour votre projet.
Mon portfolio
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FAQ
Traduction automatique
De quelles informations avez-vous besoin pour démarrer mon projet ?
J'ai besoin de votre dataset (ou d'un échantillon de données), des exigences du projet, du résultat attendu, et de toute préférence spécifique pour le modèle si vous en avez.
Travaillez-vous avec PyTorch et TensorFlow ?
Oui, je peux construire et entraîner des modèles de deep learning en utilisant à la fois PyTorch et TensorFlow en fonction des besoins de votre projet.
Pouvez-vous gérer des projets complets de machine learning de bout en bout ?
Oui, je peux gérer des projets complets comprenant le prétraitement des données, la construction du modèle, l'entraînement, l'évaluation et l'optimisation.
