Je vais développer vos modèles d'IA
Je travaille en tant que développeur en marque blanche pour des agences
À propos de ce service
Ingénieur en machine learning | Je construis et déploie des solutions ML/DL pratiques en Python
Vous avez des données mais ne savez pas comment en extraire de la valeur ? Besoin d'un modèle d'IA personnalisé pour la prédiction, la classification ou l'automatisation ? Je transforme vos données et idées en solutions de machine learning et deep learning prêtes pour la production.
Je ne me contente pas de construire des modèles, je résous des problèmes d'entreprise avec des données. Que ce soit pour la prévision des ventes, la segmentation de la clientèle, la reconnaissance d'images ou le NLP, je fournis une IA propre, documentée et explicable.
Ce que je peux construire pour vous :
- Modèles prédictifs
- Systèmes de classification
- Moteurs de recommandation
- Vision par ordinateur
- Analyse de séries temporelles
Ma stack technique :
- Langages : Python (Pandas, NumPy, scikit-learn), SQL
- Deep Learning : TensorFlow, Keras, PyTorch, OpenCV
- Déploiement : Flask, FastAPI, Docker, plateformes cloud
- Visualisation : Matplotlib, Seaborn
Mon processus :
- Nous discutons de votre problème, de vos données et de vos indicateurs de succès.
- J’évalue la qualité et la pertinence de vos données pour le ML.
- Exploration des données, ingénierie des caractéristiques, construction et validation du modèle.
- J'explique comment le modèle fonctionne et pourquoi il fait des prédictions.
- Code propre, rapport détaillé et déploiement si nécessaire.
Langage de programmation:
Python
•
SQL
•
NoSQL
•
MLflow
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
APIs:
Microsoft Computer Vision AI
•
Azure Face API
Outils:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
tensorflow
•
SimpleCV
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Dans quel format doivent être mes données ?
CSV, Excel ou dump SQL sont idéaux. Nous discuterons de la confidentialité des données et de l'anonymisation avant de partager.
Ai-je besoin d'un grand ensemble de données ?
Pas forcément. Je peux travailler avec de petits ensembles de données en utilisant des techniques comme le transfer learning ou la génération de données synthétiques.
Quelle est la différence entre ML et DL ?
Le machine learning utilise des algorithmes comme Random Forest pour des données structurées. Le deep learning utilise des réseaux neuronaux pour des données non structurées complexes (images, texte, audio). Contactez-moi, et je vous recommanderai la bonne approche.
Vous serez propriétaire du code et du modèle ?
Oui, tous les droits de propriété intellectuelle vous sont transférés à la fin du projet et après paiement.
