Je vais entraîner un modèle d'apprentissage automatique sur votre dataset avec python

Vous avez besoin d’un modèle d’apprentissage automatique fonctionnel pour vos données, sans aller-retour ?

Je vais nettoyer votre dataset, entraîner et comparer plusieurs modèles, et livrer une solution prête à l’emploi avec un rapport clair.

CE QUE VOUS OBTENEZ

Nettoyage et prétraitement des données

3+ modèles entraînés et comparés (Régression logistique, Forêt aléatoire,

 SVM, XGBoost, etc., sélectionnés pour s’adapter à vos données)

Évaluation avec précision, précision, rappel, F1 et matrice de confusion

Notebook Jupyter commenté (.ipynb)

Fichier du modèle entraîné enregistré (.pkl)

README simple expliquant comment exécuter et utiliser le modèle

CE SUR QUOI JE TRAVAILLE

- Classification (détection de spam, churn, fraude, sentiment, maladie, etc.)

- Régression (prédiction du prix, des ventes, de la demande)

- Classification de texte avec NLP (TF-IDF)

- Classification d’images avec CNN (TensorFlow)

OUTILS

Python, Scikit-learn, TensorFlow, Pandas, NumPy, OpenCV

MON EXPÉRIENCE

J’ai créé et déployé des projets ML, notamment la détection de spam SMS (plus de 95 % de précision sur plus de 5000 échantillons) et la classification d’images de maladies des plantes (plus de 90 % de précision de validation), et j’ai travaillé en tant que stagiaire en IA/ML sur des datasets réels.

AVANT DE COMMANDER

Veuillez m’envoyer un message avec un échantillon de votre dataset pour que je puisse confirmer qu’il correspond bien à ce que je peux traiter.