Je vais construire des modèles de machine learning et deep learning avec mlops
Expert en apprentissage automatique et solutions IA en Python
À propos de ce service
Vous avez besoin d’un expert en machine learning pour construire, entraîner et déployer des modèles d’IA en production ?
Je crée des solutions personnalisées de machine learning et deep learning, de la préparation des données au déploiement, en utilisant des outils standards de l’industrie et les meilleures pratiques.
Ce que je propose :
- Machine Learning : classification, régression, clustering et analyse prédictive avec Scikit-learn, Random Forest, SVM et réglage GridSearchCV.
- Deep Learning : réseaux neuronaux avec TensorFlow/Keras pour des tâches de prédiction complexes.
- MLOps et déploiement : déploiement de modèles via Flask/FastAPI, hébergement cloud, intégration API et pipelines CI/CD.
- Prétraitement des données : PCA, mise à l’échelle des caractéristiques et encodage pour une précision maximale.
- Documentation : explication claire de la logique du modèle et des métriques de performance.
Mon processus : comprendre vos données, ingénierie des caractéristiques, construire et évaluer le modèle, déployer via API/cloud, fournir toute la documentation et le code source.
Une expérience concrète inclut la détection de vol d’électricité et des systèmes de classification en santé, combinant une solide théorie à une exécution orientée production.
Contactez-moi avant de commander pour discuter de votre projet !
#machinelearning #deeplearning #mlops #python #scikitlearn #tensorflow #datascience #predictive
Langage de programmation:
Python
•
SQL
•
MLflow
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
APIs:
Microsoft Computer Vision AI
•
Google Cloud Vision API
Outils:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
tensorflow
•
MLflow
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
De quelles informations avez-vous besoin de ma part pour commencer ?
J’ai besoin de votre jeu de données (ou description des données), du problème que vous souhaitez résoudre (classification, prédiction, etc.) et du format de sortie souhaité. Si vous n’avez pas encore de données, je peux aussi vous guider dans leur collecte.
Quels langages et outils de programmation utilisez-vous ?
J’utilise principalement Python avec Scikit-learn, TensorFlow/Keras, Pandas et NumPy. Pour le déploiement, j’utilise Flask/FastAPI ainsi que des plateformes cloud pour l’hébergement.
Pouvez-vous déployer le modèle pour que je puisse l’utiliser dans mon application ou site web ?
Oui ! Dans mes packages Standard et Premium, je déploie le modèle via API (Flask/FastAPI) pour une intégration directe dans votre application ou site web.
Ai-je accès au code source et à la documentation ?
Oui, tous les packages incluent le code source complet. La documentation expliquant la logique du modèle, l’architecture et les métriques de performance est fournie selon le package choisi.
Comment garantissez-vous que le modèle fonctionne bien avec mes données spécifiques ?
J’utilise un prétraitement approprié des données, l’ingénierie des caractéristiques et le réglage des hyperparamètres (GridSearchCV) pour optimiser la performance, ainsi que la validation croisée pour assurer que le modèle se généralise bien à de nouvelles données.

