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Je vais construire des modèles de réseaux neuronaux graphiques pour vos données
Data Scientist, développeur Python et IoT
👋 Mudasar Hussain | Analyste de données et développeur ML | Développeur IoT et data scientist | Arduino | ESP32 | Python | BS Data Science à l'Université de Kotli AJK
Je transforme les données brutes...
À propos de ce service
Je conçois des solutions Graph Neural Network (GNN) prêtes pour la production qui transforment vos données de graphe en prédictions concrètes et insights exploitables.
Ce que je réalise : Modèles GNN personnalisés GCN, GAT, GraphSAGE, GIN Classification de nœuds & prédiction de liens Systèmes de recommandation basés sur le graphe Modélisation & complétion de graphes Analyse de réseau & détection de communautés Pipelines PyTorch Geometric de bout en bout Code propre, documenté et reproductible.
Stack : Python | PyTorch | PyTorch Geometric | TensorFlow | NetworkX | Scikit-learn | Docker
Pourquoi me choisir : Licence en science des données GPA 3.59 | Université de Kotli AJK Systèmes ML complets de la collecte à la déploiement Expérience pratique avec TensorFlow & Deep Learning Code propre, prêt pour la production toujours livré Plus de 20 certifications professionnelles.
Vous obtenez : Code source complet Rapport d’évaluation du modèle Visualisations de données Livraison à temps Consultation gratuite.
Contactez-moi avant de commander !
Langage de programmation:
Python
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MATLAB
Frameworks:
Scikit-learn
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keras
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Autres
APIs:
Google Cloud Vision API
Outils:
Jupyter Notebook
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tensorflow
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FAQ
Traduction automatique
Quels formats de données graphiques acceptez-vous ?
Listes d’arêtes CSV, matrices d’adjacence, JSON ou objets graph NetworkX. Je m’occupe de tout le prétraitement, vous partagez simplement vos données brutes et je prends en charge le reste.
Quelles architectures GNN pouvez-vous réaliser ?
GCN, GAT, GraphSAGE et GIN utilisant PyTorch Geometric, selon votre tâche et la structure de vos données.
Pouvez-vous créer un système de recommandation avec GNN ?
Oui. Je conçois des systèmes de recommandation basés sur GNN adaptés à vos données de graphe et à vos objectifs commerciaux.
Vais-je recevoir le code source ?
Oui. Chaque commande inclut un code source Python propre, commenté et entièrement reproductible, prêt à être exécuté.
Pouvez-vous déployer le modèle en tant qu'API ?
Oui. Je fournis des pipelines d’inférence FastAPI ou Flask pour une intégration facile dans votre application.
Cela convient-il pour la recherche académique ?
Oui. Je livre des pipelines bien documentés avec des rapports d’évaluation, adaptés à la recherche comme à la production.
Et si mes données ne sont pas encore au format graphique ?
Pas de problème. Partagez vos données brutes et je les convertirai en une structure de graphe appropriée avant de construire le pipeline GNN.
Comment démarrer ?
Contactez-moi avec vos données et votre objectif avant de commander. Je confirmerai la faisabilité et recommanderai immédiatement le bon package.
