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Je vais former un modèle d'apprentissage automatique sur votre dataset
Ingénieur logiciel
Bienvenue ! Je suis un professionnel des données et ingénieur en apprentissage automatique dédié à transformer des jeux de données complexes en avantages compétitifs. Mon expertise couvre tout le cycl...
À propos de ce service
Avez-vous un dataset et souhaitez-vous faire une prédiction sans savoir par où commencer avec l'apprentissage automatique ? Vous n'êtes pas seul, et vous n'avez pas besoin de tout comprendre vous-même.
Je vais former un modèle d'apprentissage automatique de classification ou de régression sur votre dataset en utilisant Python et Scikit-learn et vous remettre un modèle prêt à l'emploi, pas seulement une capture d'écran.
Ce qui distingue cette offre :
- Former le bon modèle pour votre problème : régression logistique ou linéaire, arbre de décision, ou forêt aléatoire.
- Fournir le modèle sauvegardé sous forme de .pkl : vous pouvez le charger et l'utiliser immédiatement sans ré-entraîner.
- Rapport complet de performance : précision, matrice de confusion, précision, rappel expliqué en termes simples.
- Graphique d'importance des variables montrant celles qui influencent le plus vos prédictions.
- Notebook Jupyter propre + modèle sauvegardé + rapport, tout livré ensemble.
Supporte les datasets CSV et Excel. Fonctionne pour tous les domaines : prévision des ventes, churn client, diagnostic médical, performance étudiante, et plus encore.
Vous ne savez pas quel type de modèle correspond à votre problème ? Contactez-moi d'abord, je vous dirai honnêtement, gratuitement.
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Qu'est-ce que le fichier .pkl et pourquoi est-ce important ?
Un fichier .pkl (pickle) est votre modèle entraîné sauvegardé dans un format que vous pouvez recharger en Python à tout moment sans ré-entraîner. Vous pouvez l'intégrer dans une application web, une API ou un script et commencer à faire des prédictions sur de nouvelles données immédiatement. La plupart des vendeurs ne montrent qu'un modèle en fonctionnement dans un notebook.
Comment savoir si mon problème concerne la classification ou la régression ?
Si la valeur que vous souhaitez prédire est une catégorie — comme "ce client va-t-il churner : oui ou non ?" ou "cet email est-il spam ?" — c'est de la classification. Si vous souhaitez prédire un nombre — comme le prix d'une maison, un chiffre de vente ou un score à un test — c'est de la régression.
Que comprend le rapport de performance en termes simples ?
C'est un document PDF qui explique les résultats de votre modèle sans supposer que vous savez ce que signifient "précision" ou "rappel". Je vous explique ce que signifie le score de précision en termes concrets, montre quelles variables (colonnes) ont eu le plus d'impact sur les prédictions, et signale tout ce avec quoi le modèle a eu du mal.
Mon dataset a plus de lignes que la limite du package, puis-je quand même vous aider ?
Oui — contactez-moi avant de commander avec une brève description de votre dataset et de sa taille. Je vous enverrai une offre personnalisée à un prix équitable. Les grands datasets sont acceptés tant qu'ils sont structurés (en tableau) au format CSV ou Excel.
Quels modèles utilisez-vous, et puis-je en demander un spécifique ?
Pour les packages Starter et Full Pipeline, je travaille avec la régression logistique, la régression linéaire, les arbres de décision et la forêt aléatoire — tous idéaux pour les datasets structurés et les projets débutants à intermédiaires. Vous pouvez demander un modèle précis ou me laisser choisir celui qui convient le mieux.
Mes données sont-elles gardées confidentielles ?
Absolument. Votre dataset est utilisé uniquement pour réaliser la commande et est supprimé après livraison. Il n'est jamais partagé, publié ou utilisé à d'autres fins. Je peux aussi signer un NDA si nécessaire — indiquez-le lors de votre commande.
