Je vais développer des modèles ml et CNN pour la classification et la régression
Ingénieur en IA, agents IA, systèmes RAG et automatisations ML
À propos de ce service
Vous cherchez une solution sur mesure en machine learning ou deep learning qui donne des résultats précis sur vos données ?
Je vais développer des modèles ML et CNN pour la classification et la régression en utilisant Python, TensorFlow, Keras, XGBoost et scikit-learn.
POURQUOI ME CHOISIR ?
- Créé AIRO, un orchestrateur de recherche ML à 6 agents pour l’expérimentation automatisée
- Développé un système de détection de tumeurs cérébrales utilisant VGG16 et Grad-CAM
- Expérience avec les pipelines ML de bout en bout, l’explicabilité et le déploiement
CE QUE VOUS OBTENEZ :
- Modèles ML et deep learning sur mesure
- Modèles CNN pour la classification d’images
- Prétraitement des données et ingénierie des caractéristiques
- Réglage des hyperparamètres et évaluation
- Explicabilité SHAP et importance des caractéristiques
- Code source propre et documenté
- Soutien au déploiement avec FastAPI ou Streamlit
PARFAIT POUR :
- Classification d’images et vision par ordinateur
- Prédiction commerciale et prévisions
- Imagerie médicale et projets de recherche
- Régression sur des jeux de données structurés
TECH STACK :
Python, TensorFlow, Keras, PyTorch, scikit-learn, XGBoost, SHAP, MLflow, FastAPI
Contactez-moi avant de commander pour discuter de votre dataset et de vos besoins.
Langage de programmation:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
•
Autres
APIs:
Autres
Outils:
Jupyter Notebook
•
Colab
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
De quelles données avez-vous besoin pour commencer ?
Partagez votre dataset en CSV, Excel ou image, avec votre variable cible et le type de problème. Je m’occuperai du prétraitement et du nettoyage.
Pouvez-vous travailler avec des datasets d’images pour les modèles CNN ?
Oui. Je travaille avec des datasets de classification d’images, détection d’objets et imagerie médicale. J’utilise TensorFlow, Keras et OpenCV pour tous les projets CNN.
Quelles métriques d’évaluation fournissez-vous ?
Je fournis la précision, la précision, le rappel, le score F1, ROC-AUC, matrice de confusion et des graphiques d’explicabilité SHAP — pour que vous compreniez parfaitement la performance de votre modèle.
Vais-je recevoir le code source ?
Oui. Tous les packages incluent le code source complet, un README avec les instructions d’installation et un rapport d’évaluation du modèle. La version premium comprend un guide de déploiement.
Pouvez-vous améliorer mon modèle existant ?
Oui. Partagez votre modèle actuel et votre dataset. J’analyserai les goulots d’étranglement, appliquerai le réglage des hyperparamètres, l’ingénierie des caractéristiques et l’optimisation pour améliorer la précision et la généralisation.

