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Je vais construire des pipelines de machine learning prêts pour la production en python
Scientifique des données
Bonjour et bienvenue sur mon tableau de bord. Je suis un geek de la technologie avec un intérêt considérable pour l'apprentissage automatique, la science des données, les statistiques et la programmat...
Niveau 2
Répond à des critères de performance élevés et a fait ses preuves en matière de satisfaction clients.
À propos de ce service
Je peux développer une solution ML/DL complète, depuis la préparation des données et l'entraînement du modèle jusqu'à l'évaluation, l'optimisation, l'intégration API et le déploiement en production.
CE QUE JE PEUX CONSTRUIRE
Machine Learning
- Classification
- Régression
- Clustering
- Détection d'anomalies
- Systèmes de recommandation
- Modélisation prédictive
- Feature engineering
- Évaluation et comparaison de modèles
Deep Learning
- Développement de réseaux neuronaux
- Transfer learning
- Modèles basés sur CNN
- Architectures de deep learning personnalisées
- Fine-tuning de modèles
- Pipeline d'entraînement et de validation
- Optimisation des hyperparamètres
Computer Vision
- Classification d'images
- Détection d'objets
- Segmentation d'images
- Suivi d'objets
- Similarité d'images
- Pipeline OCR
- Systèmes d'inspection visuelle
- Solutions d'analyse d'images sur mesure
PIPELINE ML DE A À Z
Je peux développer le flux de travail complet :
Prétraitement des données > Entraînement > Évaluation > Optimisation > Inférence > API > Déploiement
Ce qui inclut :
- Préparation du dataset
- Prétraitement et augmentation des données
- Pipeline d'entraînement/validation/test
- Entraînement du modèle
- Suivi des expériences
- Évaluation des performances
- Analyse des erreurs
- Optimisation du modèle
- Pipeline d'inférence
- API REST
- Containerisation avec Docker
- Aide au déploiement
Veuillez me contacter avant de commander afin que je puisse examiner vos besoins.
Mon portfolio
Autres services de Data science et machine learning I Offre
FAQ
Traduction automatique
Pouvez-vous entraîner un modèle avec mon jeu de données ?
Oui. Je peux développer le workflow de prétraitement, d'entraînement, de validation et d'évaluation autour de votre dataset.
Pouvez-vous travailler avec un modèle existant ?
Oui. Je peux ajuster, optimiser, modifier, évaluer ou déployer un modèle ML/DL existant selon le projet.
Pouvez-vous construire des modèles de vision par ordinateur ?
Oui. Je peux travailler sur des tâches telles que classification d'images, détection d'objets, segmentation, OCR, suivi et autres problèmes ML basés sur l'image.
Pouvez-vous déployer mon modèle entraîné ?
Oui. Je peux créer un pipeline d'inférence et, selon le package, exposer le modèle via une API, un conteneur Docker ou un environnement de déploiement.
Pouvez-vous créer un pipeline ML complet ?
Oui. Un pipeline complet peut inclure prétraitement, entraînement, validation, évaluation, inférence, intégration API, containerisation et déploiement.
Pouvez-vous optimiser l'inférence du modèle ?
Oui. Selon le modèle et le matériel cible, l'optimisation peut inclure des améliorations du prétraitement, le batching, la conversion du modèle, la quantification ou d'autres optimisations d'inférence.
Fournissez-vous le modèle entraîné et le code source ?
Oui. Le package applicable inclut le code source pertinent et les artefacts du modèle entraîné lorsque cela est techniquement et légalement possible.
