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Je vais créer un modèle d'apprentissage automatique personnalisé pour vos données d'entreprise
Compte basé sur la Data Science
Professionnel senior en data (5 ans) spécialisé dans la création de modèles prédictifs et de systèmes NLP/LLM pour des entreprises de souscription, de technologie de la santé et d'EdTech. Modélisation...
À propos de ce service
Je construis des modèles prédictifs qui transforment vos données d'entreprise en décisions concrètes : qui va partir, quelles transactions semblent frauduleuses, quelle demande attendre le trimestre prochain.
Ce que je fournis :
- Un modèle entraîné (XGBoost, Random Forest ou l'outil adapté à vos données) validé selon vos indicateurs commerciaux, pas seulement la précision
- Une ingénierie des caractéristiques à partir de vos données brutes : nettoyage, encodage, gestion des valeurs manquantes et du déséquilibre de classes
- Une explication claire de ce que le modèle a trouvé et du niveau de confiance
- Le modèle livré sous forme de script, notebook ou API simple selon vos besoins
Destiné à : les entreprises disposant de données historiques (dossiers clients, transactions, historique des ventes) qui veulent un modèle opérationnel, pas seulement un tableau de bord.
Avant de commencer, je poserai quelques questions sur vos données et les décisions que le modèle doit soutenir — cela garantit que le livrable sera utile plutôt que simplement impressionnant mais inutilisé.
Langage de programmation:
Python
•
R
•
SQL
Frameworks:
Scikit-learn
•
Panda
Outils:
Jupyter Notebook
•
Excel
•
Colab
•
RStudio
FAQ
Traduction automatique
Avez-vous besoin de mes données brutes ou pouvez-vous travailler avec un échantillon ?
Un échantillon représentatif suffit pour définir le périmètre du travail ; le modèle ou le système final nécessitera l'ensemble des données.
Que faire si je ne sais pas quelle approche choisir ?
C'est normal ; les questions de découverte au début permettent de le déterminer ensemble.
Pouvez-vous signer un NDA ?
Oui, je peux le faire pour tout projet impliquant des données propriétaires.
Que se passe-t-il si la précision du modèle n'est pas suffisante ?
Nous en discutons et estimons la performance attendue dès le départ en fonction de la qualité des données ; les révisions dans le cadre du package commandé sont incluses.
