Je vais construire des modèles de machine learning explicables et préparer les données
Data Scientist, ML explicable et préparation des données
À propos de ce service
Fatigué des modèles de "boîte noire" en Machine Learning qui prédisent sans expliquer POURQUOI ?
En affaires, la précision ne suffit pas ; il faut comprendre la logique derrière les données pour prendre des décisions stratégiques. Je propose des solutions de ML explicables de bout en bout, transformant des jeux de données bruts en insights exploitables.
Garantie de confidentialité des données : Confidentialité stricte et traitement sécurisé de vos données propriétaires (prêt NDA).
Ce que j'offre dans ce service :
- Préparation des données et ingénierie des caractéristiques : Gestion des valeurs manquantes, des valeurs aberrantes et création de variables prédictives à forte valeur ajoutée.
- Analyse exploratoire approfondie : Analyse univariée, bivariée et multivariée pour découvrir des motifs cachés.
- Modélisation robuste : Entraînement avec des algorithmes tels que Random Forest, XGBoost et LightGBM, selon la tâche à réaliser.
- Metrics personnalisés : Adaptés à votre problème spécifique. Régression : RMSE, MAE, R². Classification (focus particulier sur les données déséquilibrées) : PR-AUC, F1-Score et ROC-AUC.
- Explicabilité : Analyse de l'importance des caractéristiques et calibration des probabilités pour que vous ayez confiance dans les résultats.
Veuillez m'envoyer un message avant de commander pour que nous puissions discuter de vos données et choisir la meilleure approche pour vos objectifs.
Langage de programmation:
Python
•
R
•
SQL
•
Colab
•
NoSQL
Frameworks:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Outils:
Jupyter Notebook
•
tensorflow
•
Excel
•
MLflow
•
Colab
•
RStudio
FAQ
Traduction automatique
Dois-je nettoyer mes données avant de vous les envoyer ?
Pas du tout ! La préparation des données fait partie intégrante de mon service. Je gère les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes et l'ingénierie des caractéristiques pour garantir que les données soient parfaites avant l'entraînement de tout modèle.
Et si mes données sont fortement déséquilibrées (par exemple, très peu d'accidents contre du trafic normal) ?
Je suis spécialisé dans les jeux de données déséquilibrés. Au lieu de me fier à des métriques trompeuses comme la "précision" standard, j'optimise les modèles en utilisant des métriques robustes telles que F1-Score et PR-AUC, pour assurer de bonnes performances en situation réelle.
Puis-je utiliser le modèle même si je ne sais pas coder ?
Oui ! La livraison standard utilise Jupyter Notebooks, mais via une offre personnalisée, je peux créer une application web interactive avec Streamlit pour des prédictions visuelles. Pour des besoins avancés, je peux aussi concevoir un déploiement personnalisé en Docker, prêt pour votre environnement de production.

