Je construirai des modèles d'apprentissage automatique
Étudiant en génie informatique
À propos de ce service
Vous recherchez un ingénieur en IA/ML expérimenté pour créer des modèles d'apprentissage automatique personnalisés, des pipelines prédictifs ou des tableaux de bord web full-stack en Python ? Vous êtes au bon endroit !
En tant que finaliste du Meta AI Hackathon (Meta AI Hackathon & Canadian University Dubai), je me spécialise dans la création de solutions complètes en Machine Learning et Data Science.
Ce que je propose :
- Prétraitement des données, ingénierie des caractéristiques et gestion des jeux de données déséquilibrés (SMOTE)
- Modèles ML supervisés et non supervisés (Scikit-Learn, classification, régression)
- Réglage des hyperparamètres, test et optimisation des modèles
- Intégration d'API RESTful (FastAPI, Flask)
- Tableaux de bord web interactifs (Streamlit, React)
- Déploiement cloud et surveillance des performances
Pourquoi travailler avec moi ?
- Code source Python propre, prêt pour la production et bien documenté
- Expérience concrète dans la création de systèmes IA robustes et de tableaux de bord prédictifs
- Communication rapide et engagement à 100 % pour la qualité
N'hésitez pas à me contacter avant de passer commande pour discuter de vos besoins !
Langage de programmation:
Python
•
R
•
SQL
•
Colab
•
Java
Frameworks:
Scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
APIs:
Autres
Outils:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
Excel
•
Colab
FAQ
Traduction automatique
Quels frameworks et outils utilisez-vous ?
Je travaille principalement avec Python, en utilisant des bibliothèques telles que Scikit-Learn, Pandas, NumPy, FastAPI, Streamlit, Flask et SQL.
Que dois-je fournir avant de commencer ?
Veuillez fournir votre jeu de données (CSV, Excel, JSON ou accès à une base de données) ainsi qu'une brève description de vos objectifs de projet et du résultat attendu.
Pouvez-vous gérer des jeux de données sales ou fortement déséquilibrés ?
Oui ! Je réalise un prétraitement complet des données, de l'ingénierie des caractéristiques et utilise des techniques avancées de rééchantillonnage comme SMOTE pour gérer efficacement le déséquilibre des classes.
Vais-je recevoir le code source complet ?
Oui, tous les packages incluent un code source Python propre, modulaire et bien commenté, ainsi que des instructions pour l'exécuter.
Pouvez-vous transformer le modèle en tableau de bord web ou API ?
Absolument ! Je peux empaqueter votre modèle ML dans une API REST avec FastAPI ou créer une interface web interactive avec Streamlit ou React.

