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Je vais développer un modèle de classification ML
Professionnel en transition vers le domaine de l’IT, avec une solide base en pensée logique et résolution de problèmes acquise lors de ma formation en ingénierie. Actuellement employé dans un institut...
À propos de ce service
J'ai conçu un modèle de classification en apprentissage automatique adapté aux données de réactions chimiques.
En utilisant des variables expérimentales telles que la température, la pression, la composition de l'alimentation et les taux de conversion, le modèle distingue avec précision différents systèmes catalytiques et types de réactions.
Idéal pour les chercheurs, les ingénieurs chimiques et les laboratoires souhaitant extraire des motifs ou automatiser l'analyse des réactions.
Les livrables incluent le modèle entraîné, un rapport de performance (précision, rappel, F1) et des visualisations d'insights.
Expertise:
Classification
•
Arbres de décision
Langage de programmation:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
Panda
APIs:
Microsoft Computer Vision AI
Outils:
Jupyter Notebook
•
Excel
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
De quoi avez-vous besoin de ma part pour commencer ?
Un jeu de données d'exemple (CSV/Excel) et une brève description des systèmes de réaction et des classes cibles.
Quel problème résolvez-vous ?
Je construis un classificateur en apprentissage automatique pour distinguer les types/systèmes de réaction à partir de variables expérimentales (par ex., P, T, alimentation, WHSV, conversions).
Quels livrables vais-je recevoir ?
Modèle entraîné, notebook/script nettoyé, rapport de performance (précision/rappel/F1), matrice de confusion et recommandations succinctes.
Quels algorithmes utilisez-vous ?
Ensembles d'arbres (Random Forest/XGBoost) par défaut ; je peux également tester SVM/LogReg sur demande.
Pouvez-vous gérer des classes déséquilibrées ou des petits jeux de données ?
Oui — en utilisant des techniques comme les poids de classe, SMOTE/ADASYN et une validation croisée soignée.
Et si mes données ont des valeurs manquantes ou des colonnes bruyantes ?
J'inclus un prétraitement léger : correction de types, imputation et sélection de caractéristiques selon les besoins.
Expliquez-vous les décisions du modèle ?
Oui — importance des caractéristiques et graphiques SHAP optionnels pour montrer ce qui influence les prédictions.
Mes données sont-elles confidentielles ?
Absolument — vos données restent privées ; je peux signer un NDA si nécessaire.
