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Je vais développer les modèles de machine learning
Bonjour, je suis Devanshu Verma, je possède 3 ans d'expérience dans la saisie de données, l'extraction de données et les services d'analyse utilisant Excel et Python. Je me spécialise dans :
Saisie de...
À propos de ce service
Vous cherchez un Data Scientist fiable pour transformer vos données brutes en insights significatifs et modèles prédictifs ? Vous êtes au bon endroit.
Je propose des services complets de Data Science et Machine Learning, allant du nettoyage et de la préparation de vos données à la construction et l’évaluation de modèles performants adaptés à vos besoins professionnels ou académiques.
Que vous travailliez sur un problème d’entreprise, un projet de recherche, une idée de startup ou un projet personnel, je peux vous aider à développer des solutions de machine learning précises et efficaces.
Services que je propose :
- Nettoyage et préparation des données
- Prétraitement des données
- EDA (analyse exploratoire des données)
- Développement de modèles de machine learning
- Évaluation et validation des modèles
- Livrables (fichier .ipynb, modèle final entraîné, explication détaillée des résultats)
Pourquoi me choisir ?
- Code propre et bien structuré
- Livraison dans les délais
- Communication claire tout au long du projet
- Solutions personnalisées selon vos besoins
- Support après la fin du projet
Langage de programmation:
Python
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Outils:
Jupyter Notebook
•
tensorflow
•
Excel
•
Colab
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FAQ
Traduction automatique
Sur quels types de projets travaillez-vous ?
Je travaille sur des projets de machine learning et deep learning.
De quoi avez-vous besoin de ma part pour commencer ?
Veuillez fournir le dataset si possible, les exigences du projet, les résultats souhaités, ainsi que toute instruction ou contrainte spécifique liée au projet.
Comment évaluez-vous la performance du modèle ?
J’utilise des métriques d’évaluation appropriées en fonction du type de problème. Cela peut inclure la précision, la précision, le rappel, le score F1, ROC-AUC, R², RMSE, MAE et des techniques de validation croisée.
Vais-je recevoir le code source ?
Oui. Vous recevrez un code source bien documenté, généralement sous forme de Jupyter Notebook (.ipynb) ou de scripts Python, selon votre préférence.
