Je vais concevoir et entraîner des modèles d'apprentissage automatique pour la prédiction et la classification
Ingénieur en analyse de données et ML
À propos de ce service
Vous avez des données nécessitant un modèle prédictif, pas seulement un graphique ?
Je vais construire et entraîner des modèles d'apprentissage automatique pour la prédiction et la classification, transformant vos données brutes en un modèle fonctionnel qui performe réellement, soutenu par des métriques d’évaluation fiables.
Ce que vous recevrez :
- Prétraitement des données et ingénierie des caractéristiques
- Modèle de classification ou de prédiction entraîné (XGBoost, Scikit-learn)
- Test, évaluation et optimisation du modèle
- Gestion des données déséquilibrées (SMOTE) si nécessaire
- Code source complet et documentation (Standard & Premium)
Cas d’usage que je maîtrise :
Détection de fraude, prédiction du risque de crédit ou de défaut de paiement, classification des tendances boursières et analyse du sentiment financier.
Outils que j’utilise :
Python, Scikit-learn, XGBoost, PyTorch, Pandas, Jupyter/Colab
Pourquoi me choisir :
- Modèles avec des résultats prouvés jusqu’à 0,9998 ROC-AUC sur des jeux de données réels
- Rapports d’évaluation clairs, pas seulement une boîte noire
- Délais rapides et communication réactive
Envoyez-moi votre jeu de données et le résultat que vous souhaitez prédire, je m’occupe du reste.
Langage de programmation:
Python
•
SQL
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
APIs:
Autres
Outils:
Jupyter Notebook
•
tensorflow
•
Excel
•
Colab
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Q : Quels types de problèmes d'apprentissage automatique traitez-vous ?
R : Les problèmes de classification et de prédiction — détection de fraude, défaut de paiement, tendance boursière et analyse du sentiment financier sont mes domaines de prédilection.
Q : De quoi avez-vous besoin de moi pour commencer ?
R : Votre jeu de données (Excel/CSV) et une description claire de ce que vous souhaitez prédire ou classer.
Q : Vais-je recevoir le code source ?
R : Oui, dans les packages Standard et Premium. La formule de base fournit uniquement le modèle entraîné et le rapport d’évaluation.
Q : Que faire si mon jeu de données est déséquilibré (beaucoup plus d’une classe que d’une autre) ?
R : Je gère le déséquilibre des classes en utilisant SMOTE et d’autres techniques de rééchantillonnage — c’est une partie essentielle de mon processus de travail, pas une option supplémentaire.

