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Je vais développer des modèles de classification et de prédiction
Développeur de produits numériques
Bonjour ! Je suis ingénieur logiciel avec trois stages en production. J'ai développé une fonctionnalité utilisée par plus de 500 utilisateurs actifs et plus de 10 000 entrées en production. J'ai égale...
À propos de ce service
Bienvenue ! Souhaitez-vous exploiter la puissance de vos données avec des solutions Machine Learning et Data Science performantes ? Je me spécialise dans le développement de modèles de classification et de prédiction précis, adaptés à la résolution de problèmes complexes en entreprise.
Ce que je propose :
- Modélisation prédictive : prévision des ventes, fidélisation client, analyse des tendances.
- Tâches de classification : classification binaire et multi-classe, analyse de sentiment, détection de fraude.
- Deep Learning : réseaux neuronaux personnalisés (ANN, CNN, RNN) utilisant TensorFlow, Keras et PyTorch.
- Data Science : nettoyage, prétraitement et analyse exploratoire des données (EDA).
- Séries temporelles : prévisions avancées et reconnaissance de motifs.
Algorithmes & expertise :
- Régression linéaire/logistique, arbres de décision, forêt aléatoire.
- XGBoost, LightGBM, Gradient Boosting.
- SVM, KNN et clustering (K-Means).
- Optimisation de modèles et réglage des hyperparamètres.
Outils & technologies :
- Python (Pandas, NumPy, Scikit-Learn).
- Jupyter Notebook, Google Colab, VS Code.
- Visualisation de données (Matplotlib, Seaborn).
Pourquoi travailler avec moi ?
- Qualité professionnelle : code propre, optimisé et bien documenté.
- Précision : résultats de haute précision et validation robuste.
Veuillez me contacter avant de passer commande !
Langage de programmation:
Python
•
R
•
SQL
Outils:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
tensorflow
•
Excel
Frameworks:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
keras
•
PyTorch
•
tensorflow
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FAQ
Traduction automatique
Quelle est la différence entre classification et prédiction ? Laquelle me faut-il ?
La classification attribue des entrées à des catégories discrètes (spam/pas spam, churn client : oui/non, maladie : présente/absente). La prédiction (régression) estime une valeur continue (ventes le mois prochain, prix d'une maison, valeur à vie d'un client). Indiquez-moi votre variable cible et je vous conseillerai la bonne approche.
Avec quels types de données travaillez-vous ?
Les données tabulaires/structurées (CSV, Excel, export SQL) sont la priorité pour cette service. Pour la classification d'images, consultez mon service séparé dédié à la classification d'images.
Quels algorithmes et bibliothèques utilisez-vous ?
scikit-learn, XGBoost, LightGBM et CatBoost pour la plupart des problèmes tabulaires. Pour le deep learning sur des données structurées, PyTorch. Je choisis en fonction de la taille du dataset, des types de caractéristiques et des besoins en interprétabilité.
Que dois-je fournir ?
Votre dataset (CSV ou Excel convient), la colonne que vous souhaitez prédire, et tout contexte sur le problème — secteur, contraintes, ce que vous considérez comme "bon".
Mon dataset est désordonné — valeurs manquantes, formats incohérents. Pouvez-vous quand même travailler avec ?
Oui. Le nettoyage et la préprocessing des données (gestion des valeurs nulles, encodage des catégoriques, traitement des valeurs aberrantes, ingénierie des caractéristiques) font partie intégrante du processus.
Comment vous assurez-vous que le modèle généralise bien et ne se contente pas de surapprentissage ?
J'utilise la validation croisée, des séparations appropriées train/val/test, et je rapporte les métriques sur des données réservées. Je signalerai tout surapprentissage et appliquerai une régularisation ou un resampling (SMOTE pour les classes déséquilibrées) si nécessaire.
Que vais-je recevoir comme livrable ?
Un fichier du modèle entraîné, un script ou un notebook Python propre avec tout le pipeline (préprocessing → entraînement → évaluation), des graphiques d'importance des caractéristiques, et un résumé écrit des résultats et des principales conclusions.
