Je vais concevoir des modèles de machine learning pour la classification, le clustering et la prédiction en python

Je vais créer, entraîner et évaluer des modèles d'apprentissage automatique adaptés à votre problème : classification, régression ou détection d'anomalies.

J'ai développé et déployé des systèmes ML en situation réelle, notamment un modèle de détection de fraude (Random Forest + SMOTE, rappel de 88 %) et un détecteur d'anomalies ECG (XGBoost + PCA).

Ce que vous obtenez :

• Prétraitement des données et ingénierie des caractéristiques
• Entraînement du modèle (Random Forest, XGBoost, arbres de décision, etc.)
• Évaluation du modèle avec des métriques appropriées (précision, précision/rappel, matrice de confusion)
• Code Python propre et commenté
• Brève explication des résultats et de la performance du modèle

Idéal pour : prédire la désaffection client, détecter la fraude ou les anomalies, classification de sentiment, prévision des ventes, et problèmes similaires liés aux données structurées.

Je suis étudiant en ML/Data Science avec une expérience pratique dans la transformation de données désordonnées en modèles fonctionnels et déployés.

Contactez-moi avant de commander pour discuter de votre dataset et de vos objectifs, je serai heureux de vous conseiller sur la meilleure approche en premier lieu.