Je vais construire et évaluer des modèles d'apprentissage automatique avec Python
Analyste de données
À propos de ce service
Je propose des solutions pratiques d'apprentissage automatique adaptées à votre jeu de données et à vos besoins.
Services :
Nettoyage et prétraitement des données
Analyse exploratoire des données (EDA)
Ingénierie des caractéristiques et mise à l’échelle
Classification et régression
Clustering
Entraînement et évaluation du modèle
Optimisation des hyperparamètres
Visualisation des données
Outils : Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn et Jupyter Notebook.
Vous recevrez :
Code Python propre
Modèle ML entraîné
Évaluation des performances
Visualisations et insights
Code source
- Veuillez me contacter avant de passer commande pour discuter de vos besoins.
Langage de programmation:
Python
•
R
•
SQL
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
APIs:
Google Cloud Vision API
Outils:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
tensorflow
•
Excel
•
MLflow
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
De quoi ai-je besoin pour commencer ?
Veuillez fournir votre jeu de données (CSV, Excel ou SQL) ainsi qu'une brève description de vos objectifs ou des résultats/predictions spécifiques que vous attendez.
Quels outils et technologies utilisez-vous ?
J'utilise principalement Python dans Jupyter Notebooks ou Google Colab, en utilisant des bibliothèques telles que Pandas, NumPy, Scikit-Learn, XGBoost et TensorFlow.
Vais-je recevoir le code source ?
Oui, tous les packages incluent le code source Python complet et annoté (.ipynb ou fichiers .py).

