Je vais entraîner des modèles ml et faire des prédictions pour vos données
À propos de ce service
Je vous aiderai en construisant et en entraînant des modèles d'apprentissage automatique en utilisant Python (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras).
Ce que je propose :
- Prétraitement des données et ingénierie des caractéristiques
- Entraînement de modèles (Régression, Classification, Clustering, Prédiction)
- Optimisation des hyperparamètres pour une meilleure précision
- Évaluation des performances (Précision, Rappel, RMSE, F1)
- Prédictions en Excel/CSV
- Livraison du code (Jupyter Notebook / Script Python)
Modèles avec lesquels je travaille :
- Régression (Linéraire, Logistique, Ridge, Lasso)
- Classification (Arbre de décision, Forêt aléatoire, XGBoost, SVM, Naive Bayes)
- Clustering (KMeans, DBSCAN, Hiérarchique)
- Séries temporelles (ARIMA, Prophet, LSTM de base)
- Réseaux neuronaux (ANN, RNN de base)
Que ce soit pour des projets d'entreprise, académiques ou de recherche, je m'assurerai que votre modèle fournit des prédictions précises.
Expertise:
Classification
•
regroupement
•
Arbres de décision
Langage de programmation:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
SimpleCV
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
APIs:
Google Cloud Vision API
Outils:
Jupyter Notebook
•
tensorflow
•
Excel
•
Colab
FAQ
Traduction automatique
Q1 : Quels formats de fichiers acceptez-vous ?
Excel (XLSX), CSV, SQL, JSON – formats les plus structurés.
Q2 : Vais-je obtenir le code avec le modèle ?
Oui ✅ Vous recevrez le Jupyter Notebook ou le script Python.
Q3 : Pouvez-vous m'expliquer les résultats ?
Oui ✅ Je fournirai un résumé en termes simples.
Q4 : Construisez-vous aussi des modèles de Deep Learning ?
Oui, je peux créer des bases d'ANN et de RNN. Pour CNN/Transformers, veuillez me contacter pour une commande personnalisée.
Q5 : Que faire si mon dataset est trop volumineux ?
Je peux le gérer avec des techniques optimisées. Pour des très grands ensembles de données, contactez-moi pour une offre personnalisée.

