Parcourir les catégories
Explorer
Fiverr Pro
Français
$
USD
Je vais concevoir un prototype d'apprentissage automatique en python
Ingénieur en IA et ML pour modèles prédictifs, NLP et applications Python
Je conçois des prototypes pratiques d'IA et d'apprentissage automatique qui transforment les données en résultats utilisables. Mon travail couvre la modélisation prédictive, la vision par ordinateur, ...
À propos de ce service
Transformez un jeu de données structuré en une expérience de prédiction claire et reproductible. Je vais créer un prototype Python pour une tâche de classification ou de régression convenue.
Le package de base inclut des vérifications et un prétraitement des données, un modèle de référence, une division train/test appropriée, des métriques d’évaluation, et le code source avec notes d’installation. Je vous expliquerai les résultats et les limites pour que vous puissiez décider des améliorations à apporter.
Veuillez m’envoyer un message via Fiverr avant de commander pour confirmer le dataset, la cible et la portée. Le package de base n’inclut pas la collecte ou l’étiquetage des données, le deep learning, le développement d’API, une interface web, le déploiement cloud ou le support continu. Aucune précision particulière n’est garantie avant examen des données.
Vous recevrez un notebook ou script Python, la liste des dépendances, les instructions d’installation, et un bref résumé des hypothèses et prochaines étapes. Une révision couvre un ajustement dans le dataset original et la tâche convenue.
Expertise:
Classification
•
Arbres de décision
•
Analyse prédictive
Langage de programmation:
Python
FAQ
Traduction automatique
Garantissez-vous une précision spécifique ?
Non. La performance dépend du dataset et de la tâche. Je rapporte les résultats mesurés sur une division retenue appropriée, avec les hypothèses et limites.
Cela inclut-il une API ou un déploiement ?
Non. Ce package est un prototype d'apprentissage automatique tabulaire avec code source et notes d’installation. Les API, interfaces web, hébergement et déploiement en production nécessitent un scope convenu séparément.
Que couvre la révision ?
Une seule modification dans le dataset original et la tâche convenue. Un dataset différent, une nouvelle cible ou une fonctionnalité supplémentaire constituent un changement de scope.
