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Je vais créer des modèles d'apprentissage automatique, d'apprentissage profond et d'IA prédictive
Ingénieur IA senior, expert en RAG LLM, vision par ordinateur et apprentissage automatique
Je suis un ingénieur en intelligence artificielle senior avec plus de 3 ans d'expérience dans la création d'IA, d'apprentissage automatique, d'apprentissage profond, de LLM, de RAG, d'IA agentique, de...
À propos de ce service
Je vais développer des modèles professionnels d'apprentissage automatique, d'apprentissage profond et d'IA prédictive en utilisant Python pour la classification, la régression, la prévision, la recommandation, la détection d'anomalies et la prédiction commerciale.
Les services incluent le nettoyage des données, le prétraitement, l'ingénierie des caractéristiques, l'entraînement des modèles, l'optimisation des hyperparamètres, l'évaluation des modèles, le développement de modèles d'apprentissage profond et le déploiement d'API. Je peux travailler avec CNN, RNN, LSTM, Transformers, GAN, VAE, XGBoost, LightGBM et scikit-learn.
Pile technologique : Python, Pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost, LightGBM, FastAPI, Docker.
Vous recevrez un code propre, des métriques de modèle, une documentation et un flux de travail prêt pour la production selon le package. Idéal pour les startups, projets de recherche, produits SaaS, plateformes d'analyse et automatisation IA.
Langage de programmation:
Python
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SQL
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NoSQL
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MLflow
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Amazon SageMaker
Frameworks:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
Google ML Kit
•
keras
•
PyTorch
Mon portfolio
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FAQ
Traduction automatique
Pouvez-vous travailler avec mon jeu de données ?
Oui. Vous pouvez fournir des données en CSV, Excel, base de données SQL, JSON, images, texte ou via API.
Pouvez-vous améliorer mon modèle existant ?
Oui. Je peux optimiser votre modèle en utilisant le prétraitement, l'ingénierie des caractéristiques, le réglage, la régularisation et la sélection de modèles.
Proposez-vous une évaluation du modèle ?
Oui. Je fournis des métriques pertinentes en fonction de votre type de problème, telles que précision, F1-score, RMSE, ROC-AUC ou précision/rappel.
Pouvez-vous déployer le modèle ?
Oui. Je peux déployer le modèle via FastAPI, Docker ou configuration cloud/serveur.
Pouvez-vous expliquer les résultats du modèle ?
Oui. Je peux inclure un rapport expliquant la performance du modèle, ses limites et son interprétation commerciale.
