Je vais concevoir et entraîner des modèles de machine learning rf, xgboost, svm, knn et plus

Je peux travailler sur une large gamme de projets, notamment la modélisation prédictive, la classification, la régression, l’analyse de données et l’automatisation. Si vous n’êtes pas sûr, envoyez-moi simplement votre jeu de données et les détails du projet.

Je travaille avec Random Forest, K-Nearest Neighbors, XGBoost, Support Vector Machine, régression logistique, arbres de décision, et d’autres. Je choisis l’algorithme le plus adapté en fonction de vos données et de vos objectifs.

J’ai besoin de votre jeu de données ou d’un échantillon, des objectifs du projet, ainsi que de toute exigence spécifique ou algorithme préféré. Plus vos instructions seront claires, meilleurs seront les résultats.

Oui ! Vous recevrez un code Python propre et commenté (ou un Jupyter Notebook) que vous pourrez exécuter et réutiliser.

Absolument. Je gère les valeurs manquantes, la mise à l’échelle des caractéristiques, l’encodage et le traitement des données déséquilibrées pour que le modèle soit prêt à l’entraînement.

Oui, je réalise un tuning des hyperparamètres en utilisant des techniques comme la recherche en grille ou la recherche aléatoire pour améliorer la performance de votre modèle.

La livraison dépend de la taille du jeu de données et de la complexité du projet. Les petits projets prennent généralement 1 à 3 jours, tandis que les projets plus importants peuvent prendre plus de temps. Je fournis toujours une estimation du délai avant de commencer.

Oui, je peux travailler avec des jeux de données structurés de petite à moyenne taille. Pour des jeux de données extrêmement volumineux, nous pouvons discuter du prétraitement ou du découpage des données pour un entraînement efficace.