Je vais auditer vos données pour un vrai signal prédictif

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Roumanie

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Mathématicien appliqué

Je suis un mathématicien appliqué qui utilise la statistique, l’apprentissage automatique et l’ingénierie logicielle pour résoudre des problèmes concrets. Mon travail va de la détermination de ce qui ...
À propos de ce service

Toutes les bases de données ne contiennent pas un signal prédictif utile, et un modèle plus complexe ne peut pas créer d’informations qui n’existent pas.

Je vais examiner vos données pour déterminer ce qui peut réellement être appris, la force du signal, et si celui-ci se généralise au-delà des données utilisées pour le découvrir.

Selon le problème, j’utiliserai la modélisation statistique, l’apprentissage automatique, les méthodes bayésiennes, la régression, l’analyse de survie, les méthodes de séries temporelles, la simulation ou d’autres techniques appropriées. La méthode dépend du problème, pas l’inverse.

Mon travail peut inclure :

  • Évaluation du signal prédictif
  • Validation hors échantillon
  • Analyse statistique et diagnostics
  • Comparaison de modèles
  • Quantification de l’incertitude
  • Détection de fuites, biais, censures ou relations trompeuses

Un résultat valable peut être que les données ne contiennent pas assez de signal fiable pour justifier un modèle. Savoir cela peut faire gagner du temps et de l’argent.

Les packages couvrent une question de modélisation clairement définie. Des ensembles de données plus volumineux, des calculs à l’échelle du cloud ou une modélisation approfondie peuvent être abordés via une offre personnalisée sur Fiverr.

Veuillez me contacter avant de commander si votre problème est complexe.

Domaine:

Machine learning

Deep learning

Expertise:

Apprentissage des fonctionnalités

Classification

Langage de programmation:

Python

R

SQL

Julia

Outils:

Jupyter Notebook

opencv

tensorflow

MLflow

Colab

Technologie:

Python

Julia

scikit-learn

Jupyter Notebook

SQL

Pandas

Modélisation et méthodes:

Machine learning