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Je vais construire votre modèle d'apprentissage automatique complet de la donnée au déploiement
Spécialiste en Data Science Python, ML, Data Visualization, BI
De mauvaises données conduisent à de mauvais modèles. Je m'assure que cela n'arrive pas.
Je nettoie et prépare des données brutes et désordonnées pour qu'elles soient prêtes à l'emploi — en corrigean...
À propos de ce service
VOUS AVEZ DES DONNÉES. VOUS AVEZ BESOIN D'UN MODÈLE QUI FONCTIONNE VRAIMENT.
La plupart des projets d'apprentissage automatique échouent parce que les gens sautent les étapes difficiles : la préparation correcte des données, l'ingénierie des caractéristiques et des tests rigoureux. Je ne saute pas ces étapes. Je fais tout correctement.
De vos données brutes et désordonnées à un modèle qui performe bien et qui est déployé, c'est ce que je livre.
CE QUE VOUS OBTENEZ :
Nettoyage et préparation complètes des données
Analyse exploratoire des données
Ingénierie des caractéristiques
Entraînement du modèle et réglage des hyperparamètres
Évaluation appropriée avec validation croisée
Code Python propre et documenté
Modèle entraîné prêt à l'emploi
Rapport détaillé de performance
OUTILS : Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn
PROBLÈMES QUE JE RÈGLE :
Prédiction de churn client
Prévision des ventes
Prédiction de prix
Classification de prêts/crédits
Prévision de la demande
Tout problème de régression ou de classification
CONTACTEZ-MOI AVANT DE COMMANDER avec les détails de votre problème. Je confirmerai le bon package pour vos besoins.
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Quels formats de données acceptez-vous ?
Excel, CSV, SQL, JSON, Parquet - tout format de données structuré.
Et si mon problème est complexe ?
Contactez-moi avant de commander avec vos détails. Je vous recommanderai le bon package.
Pouvez-vous travailler avec des données déséquilibrées ?
Oui. J'utilise SMOTE, les poids de classe et la validation croisée stratifiée pour les jeux de données déséquilibrés.
Que faire si le modèle ne fonctionne pas bien ?
Je documente POURQUOI et recommande les étapes suivantes. Je n'hésite pas à expliquer les mauvaises performances.
Pouvez-vous déployer le modèle en production ?
Je fournis un code prêt pour le déploiement. Le déploiement réel dépend de vos besoins — nous en discutons.
Comment vais-je recevoir les livrables ?
Vous obtenez : fichier du modèle entraîné (pickle), notebook Jupyter complet, dataset nettoyé, rapport de performance et guide d'utilisation.
