Je vais construire et expliquer des modèles ML avec analyse SHAP

Avez-vous un jeu de données ou un projet d'apprentissage automatique mais besoin d'aide pour comprendre comment le modèle fonctionne réellement ?

Je propose une analyse en apprentissage automatique axée sur la recherche avec des méthodes d'IA interprétables telles que SHAP, l'analyse de l'importance des variables et l'explication visuelle du modèle. Mon objectif n'est pas seulement de construire des modèles, mais aussi de vous aider à comprendre quelles variables influencent les prédictions et comment interpréter les résultats de manière significative.

Ce service convient pour :

- Projets d'IA en santé et médical

- Jeux de données en santé publique et épidémiologie

- Projets de recherche et académiques

- Analyse de classification et de régression

- XGBoost, Random Forest, régression logistique et workflows ML associés

- Chercheurs ayant besoin de résultats d'apprentissage automatique interprétables

Les services peuvent inclure :

- Prétraitement des données

- Création de modèles d'apprentissage automatique

- Analyse d'explicabilité SHAP

- Interprétation de l'importance des variables

- Évaluation ROC/AUC et du modèle

- Rapports visuels et figures pour publications

- Explications et documentation adaptées à la recherche

Je travaille principalement avec des workflows basés sur Python et me concentre sur l'apprentissage automatique interprétable plutôt que sur des prédictions en boîte noire.