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Je vais concevoir et déployer un système d'IA ou de ML prêt pour la production
Transformer les données en informations claires en utilisant Python, SQL et l'apprentissage automatique
Je conçois des systèmes de machine learning prêts pour la production qui donnent des résultats concrets. Je prends en charge les projets de A à Z, depuis les données brutes jusqu'aux API déployées, à ...
À propos de ce service
Vous avez un modèle d'apprentissage automatique mais vous ne savez pas comment l'utiliser dans une application réelle ?
Je vous aide à transformer votre modèle en un système en ligne, prêt pour la production que vous pouvez réellement utiliser dans une application web, un tableau de bord ou un flux d'automatisation.
Que vous construisiez un système de détection de fraude, un outil de prédiction ou une fonctionnalité alimentée par l'IA, je m'occupe de tout, du déploiement à la fiabilité.
Langage de programmation:
Python
•
SQL
•
MLflow
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
•
Autres
APIs:
Google Cloud Vision API
•
Azure Face API
•
Autres
Outils:
Jupyter Notebook
•
tensorflow
•
MLflow
•
Amazon SageMaker
•
Autres
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Ai-je besoin d’avoir déjà un modèle entraîné ?
Non — le package Premium inclut la formation d’un modèle à partir de vos données. Les packages Basic et Standard supposent que vous en avez déjà un.
Quelle plateforme d’hébergement utilisez-vous ?
Je peux travailler avec AWS, GCP, Azure ou votre infrastructure existante si vous avez une préférence — discutons-en avant de commander.
Pouvez-vous travailler avec ma base de code existante au lieu de repartir de zéro ?
Oui — Standard et Premium peuvent être appliqués à un projet existant. Envoyez-moi la structure de votre repo avant de commander pour que je puisse définir le périmètre avec précision.
Que signifie réellement « surveillance du drift » ?
Cela signifie que votre système en direct vérifie si les données du monde réel qu’il reçoit ressemblent toujours aux données sur lesquelles il a été entraîné. Si elles commencent à diverger — un signe que les prédictions du modèle deviennent moins fiables — vous le verrez signalé, plutôt que de l’apprendre seulement quand tout commence à mal tourner silencieusement.
Puis-je voir un exemple de votre travail ?
Oui — je peux partager une démo en direct et un repo GitHub public d’un pipeline MLOps complet que j’ai construit, avant votre commande.
