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J'aiderai dans l'apprentissage automatique, l'IA, l'analyse de données et les modèles de chatbot
Ingénieur électricien et apprentissage automatique, expert en IA, Python C et Cpp
Je suis ingénieur en électricité et en apprentissage automatique (ML) avec plus de 4 ans d'expérience en Python, C/C++, IA et systèmes embarqués. J'ai animé des ateliers ML auprès de plus de 600 étudi...
À propos de ce service
Spécialiste en apprentissage automatique et IA proposant des solutions pour transformer les données en applications intelligentes. De l'analyse aux modèles déployés via une interface web.
Ce que vous obtiendrez :
- Analyse et visualisation des données : nettoyez les données et fournissez des informations.
- Formation et réglage des modèles : créez des modèles personnalisés (réseaux neuronaux, ensembles) et optimisez les performances.
- Validation et optimisation : assurez la robustesse grâce aux tests.
- Déploiement et intégration : Configuration Cloud (AWS, Azure, GCP) avec API ou interface Web.
- Documentation et code : Code propre et commenté et rapport concis.
- Révisions et support : deux révisions ; extras de service disponibles.
Forfaits :
- Basique (90 $) : analyse, visualisation, prétraitement, modèle simple, tests.
- Standard (100 $) : réglage de base + hyperparamètres, déploiement d'API.
- Premium (150 $) : Pipeline complet : traitement, formation avancée, réglage, déploiement cloud, interface Web, surveillance, API, documentation.
- Transformons vos données en une solution d'IA puissante !
Langage de programmation:
Python
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MATLAB
•
SQL
•
Colab
•
MLflow
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
•
Autres
Outils:
Jupyter Notebook
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tensorflow
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Excel
•
MLflow
•
Colab
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Autres
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
De quelles informations avez-vous besoin pour démarrer mon projet ?
J'aurai besoin d'une description claire de vos objectifs, d'exemples de jeux de données (ou de détails sur les sources de données) et de toute exigence spécifique (par exemple, métriques cibles, algorithmes privilégiés, environnement de déploiement). Si vous disposez d'une documentation existante ou d'exemples de résultats attendus, n'hésitez pas à les partager.
Combien de temps faut-il généralement pour terminer chaque package ?
Basic (90 $) : 3 à 4 jours pour l'analyse des données, la visualisation, le prétraitement et un modèle simple. Standard (100 $) : 5 à 6 jours, incluant les tâches de base, le réglage des hyperparamètres et le déploiement de l'API. Premium (150 $) : 7 à 9 jours pour le pipeline complet : formation avancée au modèle, déploiement cloud avec interface web, etc.
Avec quels types de données et de modèles travaillez-vous ?
Je gère des jeux de données structurés et non structurés (CSV, JSON, bases de données SQL, images et textes). Apprentissage supervisé : régression, classification (par exemple, forêts aléatoires, XGBoost, réseaux de neurones). Apprentissage non supervisé : clustering, réduction de dimensionnalité (par exemple, k-moyennes, ACP). D
Vais-je recevoir le code source et la documentation ?
Oui. Chaque package comprend un code source bien commenté et un rapport concis couvrant : • Les étapes de prétraitement des données • L'architecture du modèle et les détails de la formation • Les mesures de performance et les résultats de validation • Les instructions de déploiement (points de terminaison de l'API ou configuration de l'interface Web)
