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Je vais concevoir des modèles d'apprentissage automatique pour la prédiction, la classification et la régression
Ingénieur logiciel, automatisation Python, développement web et débogage
Je suis ingénieur en intelligence artificielle et data scientist spécialisé en machine learning, deep learning et vision par ordinateur, basé sur Python. Je crée des pipelines complets en utilisant Py...
À propos de ce service
Je suis data scientist et ingénieur en machine learning spécialisé dans la modélisation prédictive, les systèmes de classification et les pipelines ML de bout en bout. Je crée des modèles précis, bien validés, avec un code propre et documenté, prêts pour l’analyse ou la production.
MES SERVICES PRINCIPAUX
- Modélisation prédictive : Classification, régression et prévision de séries temporelles avec XGBoost, LightGBM, Random Forest et Scikit-learn
- Préparation des données : Nettoyage, EDA, ingénierie des caractéristiques et visualisation
- Évaluation des modèles : Optimisation des hyperparamètres, matrice de confusion, ROC-AUC, validation croisée
- Deep learning : Réseaux neuronaux avec PyTorch, TensorFlow et Keras
TECH STACK
Python, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Pandas, NumPy, PyTorch, TensorFlow, OpenCV
POURQUOI TRAVAILLER AVEC MOI
- Notebook Jupyter propre et modulaire (.ipynb) avec des commentaires clairs.
- Modèles fiables avec validation appropriée et absence de fuite de données.
- Délai rapide et consultation après livraison.
- Communication claire et réactive tout au long du projet.
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Langage de programmation:
Python
•
R
•
MATLAB
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Outils:
tensorflow
•
MLflow
•
Colab
FAQ
Traduction automatique
Que recevrai-je une fois le projet terminé ?
Un notebook Jupyter propre et commenté (.ipynb), le fichier du modèle entraîné (.pkl, .joblib, ou .h5), et un rapport d’évaluation de performance avec métriques et visualisations pertinentes.
Avez-vous besoin d’un jeu de données nettoyé ou pouvez-vous travailler avec des données brutes ?
Je peux travailler avec des jeux de données bruts, désordonnés ou incomplets. Cela inclut la gestion des valeurs manquantes, l’encodage des variables catégoriques, la mise à l’échelle des caractéristiques et la détection des valeurs aberrantes avant la modélisation.
Quels algorithmes et bibliothèques utilisez-vous ?
Selon votre problème, j’utilise Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Random Forest, SVM ou des frameworks de deep learning comme PyTorch et TensorFlow pour des tâches plus complexes.
Pouvez-vous aussi créer des modèles de vision par ordinateur ou de deep learning ?
Oui. Je crée aussi des classificateurs d’images basés sur CNN et des modèles de détection d’objets YOLOv8, en plus des modèles ML prédictifs/tabulaires.
Dans quel format dois-je envoyer mes données ?
Les exports CSV, Excel, JSON ou SQL fonctionnent tous. Si vos données nécessitent du web scraping ou sont stockées ailleurs, discutons-en avant la commande pour que je puisse estimer précisément le travail.
Pouvez-vous déployer le modèle (API, application web, etc.) ?
Oui, cela est inclus dans le package Premium — je peux envelopper le modèle dans un endpoint Flask/FastAPI ou une simple application demo Streamlit.
Et si mon jeu de données est très volumineux ou si la portée du projet change ?
Envoyez-moi les détails avant la commande (ou via une offre personnalisée) pour que je puisse donner un délai et un prix précis — de grands jeux de données ou des exigences supplémentaires peuvent nécessiter un devis personnalisé.
