Je vais créer une application web alimentée par l'IA avec un modèle d'apprentissage automatique et un backend Flask

Je vais développer une application web complète d'IA et d'apprentissage automatique, depuis l'entraînement du modèle jusqu'à une interface utilisable en direct.

Ce que vous obtenez :

- Modèle d'apprentissage automatique entraîné sur vos données ou des jeux de données publics

- API REST Flask fournissant les prédictions du modèle

- Interface web propre pour interagir avec le modèle

- Métriques d’évaluation du modèle (précision, ROC-AUC, matrice de confusion)

- URL déployée et partageable

- Code source avec documentation

Modèles et techniques avec lesquels je travaille :

- Classification : Random Forest, Régression logistique, SVM, Arbres de décision

- Régression : Régression linéaire, Ridge, Lasso

- Vision par ordinateur : détection d’objets avec YOLOv8, classification d’images avec EfficientNet

- Gestion des données : SMOTE pour données déséquilibrées, pipelines de prétraitement, ingénierie des caractéristiques

Mes réalisations éprouvées :

- Prédiction de défaut de carte de crédit : Random Forest, 30000 enregistrements, 83 % de précision, 0.91 ROC-AUC

- Système hybride de détection d’objets : YOLOv8 et EfficientNet-B0, 85 % de précision, 43 FPS

Ce dont j’ai besoin de votre part :

- Votre jeu de données ou une description du problème

- La prédiction ou la décision que l’application doit prendre

- Toute préférence pour un modèle spécifique ou je recommanderai la meilleure option

Contactez-moi avant de commander. Je vais examiner vos données et vous donner une évaluation honnête.