Je vais concevoir un modèle d'apprentissage automatique et une application web streamlit pour vos données
Développeur en IA et Data Science
À propos de ce service
Vous avez un jeu de données et souhaitez le transformer en une solution d'apprentissage automatique fonctionnelle ?
Je vais créer un modèle d'apprentissage automatique personnalisé en utilisant Python et transformer vos données en un système de prédiction interactif. Selon votre forfait et vos besoins, je peux gérer l'ensemble du processus, de la prétraitement des données et du développement du modèle à l'optimisation, l'explicabilité et le déploiement avec Streamlit.
Ce que je peux fournir :
- Nettoyage et prétraitement des données
- Ingénierie des caractéristiques
- Classification et modélisation prédictive
- Comparaison de plusieurs modèles ML
- Entraînement, test et optimisation du modèle
- Évaluation des performances avec des métriques appropriées
- XGBoost, Random Forest, régression logistique, arbres de décision et plus
- Application web interactive avec Streamlit
- IA explicable lorsque c'est pertinent
- Sauvegarde et déploiement du modèle
- Code source Python propre
J'ai développé des applications ML de bout en bout comme HeartGuard AI, un système de classification cardiovasculaire explicable combinant XGBoost, explications SHAP et une interface Streamlit déployée.
Veuillez me contacter avant de commander afin que je puisse examiner votre jeu de données, votre objectif de prédiction et vos besoins, et vous recommander le forfait adapté.
Langage de programmation:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
De quoi avez-vous besoin de ma part pour commencer ?
Veuillez fournir votre jeu de données, votre objectif de prédiction, la variable cible (si connue) et toute exigence spécifique. Je peux les examiner avant que vous passiez commande.
Quels algorithmes d’apprentissage automatique pouvez-vous utiliser ?
Je peux travailler avec des algorithmes tels que la régression logistique, les arbres de décision, la forêt aléatoire, XGBoost et d'autres modèles scikit-learn appropriés. L'algorithme sera choisi en fonction de votre jeu de données et de votre problème plutôt que d'utiliser un seul modèle pour tous les projets.
Pouvez-vous créer une interface web pour mon modèle ?
Oui. Le forfait Premium peut inclure une application interactive Streamlit où les utilisateurs saisissent des données et reçoivent des prédictions du modèle.
Pouvez-vous garantir une précision spécifique du modèle ?
Aucune précision spécifique ne peut être garantie avant l'analyse des données. La performance dépend de facteurs tels que la qualité des données, les caractéristiques disponibles, la définition de la cible, la taille de l'échantillon et la nature du problème de prédiction.

