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Je vais concevoir des modèles ML en python et des applications streamlit
Développeur IA, spécialiste en machine learning
Je suis étudiant et développeur en intelligence artificielle, spécialisé dans la création de solutions de machine learning efficaces et évolutives. Mon expertise technique porte sur les architectures ...
À propos de ce service
Vous cherchez un modèle personnalisé de machine learning en Python ou une application web interactive Streamlit ?
La plupart des scripts se limitent à un notebook Jupyter désordonné difficile à utiliser. Je crée des modèles de machine learning précis, bien documentés en Python, et je les transforme en applications web Streamlit propres et cliquables.
Ce que je propose :
- ML personnalisé from scratch : régression linéaire et logistique, gradient descent (batch, SGD, mini-batch), et fonctions de perte personnalisées en Python pur et NumPy.
- Modèles prédictifs : régression et classification avec Scikit-Learn, TensorFlow, Keras et PyTorch.
- Optimisation de modèle : prétraitement des données, mise à l’échelle des caractéristiques, réglage des hyperparamètres, et graphiques de convergence de la perte.
- Interface interactive Streamlit : tableaux de bord web avec curseurs, téléchargements de fichiers et graphiques en direct pour tester les prédictions sans toucher au code.
Pourquoi me choisir :
- Code source Python propre, commenté ligne par ligne (.py ou .ipynb).
- Métriques d’évaluation claires (R2, RMSE, MAE, précision) et graphiques visuels.
- Communication rapide et livraison à temps.
Vous avez une tâche plus petite, un script personnalisé ou un budget serré ? Envoyez-moi un message avant de commander et je vous ferai une offre personnalisée !
Langage de programmation:
Python
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
•
Autres
APIs:
Autres
Outils:
Jupyter Notebook
•
tensorflow
•
Excel
•
Colab
•
Autres
FAQ
Traduction automatique
Pouvez-vous écrire l’algorithme from scratch en utilisant uniquement Python et NumPy ?
Oui ! Je peux implémenter la régression linéaire/logistique, le gradient descent et des fonctions de perte personnalisées à partir de zéro en utilisant Python pur et NumPy, avec des commentaires étape par étape.
Et si ma tâche est petite et mon budget est inférieur à 90 $ ?
Envoyez-moi simplement un message avec votre jeu de données ou les détails du problème ! Je peux créer une offre personnalisée dans la messagerie adaptée aux scripts plus petits et aux budgets limités.
Quels fichiers vais-je recevoir à la livraison ?
Vous recevrez le code source Python complet commenté (.ipynb notebook Jupyter/Colab ou fichiers .py), des graphiques d’évaluation, et le script de l’application Streamlit avec les instructions d’installation.
