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Je formerai et optimiserai des modèles d'apprentissage automatique en utilisant Python et R
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Je suis ingénieur en apprentissage automatique et chercheur en IA publié, avec une expérience pratique en Python, TensorFlow, Scikit-learn et R. Je vais développer des modèles d'apprentissage automati...
À propos de ce service
Je vais construire, entraîner et livrer un modèle d'apprentissage automatique entièrement fonctionnel adapté à vos besoins. Que vous travailliez sur la classification de données, l'analyse de sentiment, la reconnaissance d'images ou la modélisation prédictive, je peux vous aider à concrétiser votre idée en utilisant Python et les bibliothèques ML populaires.
Services que je propose :
- Prétraitement et nettoyage des données
- Entraînement du modèle (ML/DL avec scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
- Évaluation et optimisation des performances
- Code propre et bien documenté
- Rapport technique du projet
Pourquoi me choisir ?
- ️ Master en sciences computationnelles
- ️ Chercheur en ML publié (IEEE Access)
- ️ Expérience avec la VR, l'IA
Je fournis également le code source pour que vous puissiez apprendre et réutiliser facilement le projet.
Contactez-moi avant de passer commande pour que nous puissions planifier votre projet ensemble !
FAQ
Traduction automatique
Q : Que dois-je fournir avant de commencer ?
Vous devriez fournir une description claire de votre problème et de votre jeu de données (CSV, Excel ou JSON). Si vous avez des exigences spécifiques (par exemple, type de modèle, délai, plateforme), faites-le moi savoir.
Q : Vais-je recevoir le code source ?
Au lieu du package de base, tous les packages incluent le code source. Il sera propre, commenté et prêt à être réutilisé ou déployé.
Q : Offrez-vous une assistance après la livraison ?
Oui, j'offre de 3 à 7 jours de support gratuit après la livraison (selon le package). Je suis heureux de corriger des problèmes mineurs ou d'éclaircir le code.
Q : Pouvez-vous m'aider à comprendre le code ou le workflow ?
Absolument ! Je peux expliquer la logique du code et les étapes en termes simples, et même inclure des commentaires ou un court fichier de documentation si nécessaire.
Q : Fournissez-vous une documentation ou expliquez-vous les étapes de feature engineering ?
Oui ! J'inclus un rapport succinct ou un fichier markdown qui explique les étapes clés telles que le prétraitement des données, la sélection des caractéristiques, les choix de modèles et les résultats d'évaluation. Faites-moi savoir si vous souhaitez une version avec des visuels, des notebooks Jupyter ou une option payante pour une documentation détaillée.
