Je vais créer des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond
Ingénieur ML et DL, déploiement FastAPI Docker
À propos de ce service
Vous avez du mal à transformer vos données en une solution d'IA opérationnelle et déployée ? Je peux vous aider.
Je suis Rayhan, ingénieur en Machine Learning et Deep Learning, qui construit des modèles qui sont réellement livrés, pas seulement des notebooks qui restent sur une étagère.
CE QUE J'OFFRE :
- Prétraitement des données et analyse exploratoire
- Développement de modèles ML (classification, régression) avec scikit-learn
- Modèles Deep Learning avec PyTorch
- Test, optimisation et ajustement des modèles
- Déploiement en tant qu'API REST avec FastAPI
- Containerisation avec Docker pour un déploiement facile et portable
- Déploiement sur le cloud pour des systèmes en production en direct
PROJETS RÉCENTS :
- Prédiction du risque de diabète (réseau neuronal PyTorch, plus de 97 % de précision)
- API de prédiction de churn client (FastAPI + Docker)
- Modèles de prédiction de revenus et de prix de l'immobilier (déployés via Streamlit)
POURQUOI TRAVAILLER AVEC MOI :
- Code propre, documenté et prêt pour la production
- Communication claire tout au long du projet
- Focus sur le déploiement dans le monde réel, pas seulement la précision sur le papier
- Livraison à temps
Langage de programmation:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
APIs:
Autres
Outils:
Jupyter Notebook
•
Colab
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Construisez-vous le modèle à partir de zéro ou utilisez-vous des modèles pré-entraînés ?
Cela dépend de votre projet. Pour des tâches de prédiction personnalisées, j'entraîne des modèles à partir de vos données ; pour des tâches NLP/vision, je peux également ajuster des modèles pré-entraînés si c'est plus efficace.
Vais-je obtenir le code source ?
Oui, un code source propre et documenté est inclus dans chaque package.
Pouvez-vous déployer le modèle pour que je puisse l'utiliser dans ma propre application ?
Oui — je déploie des modèles sous forme d'une API REST avec FastAPI, containerisée avec Docker pour qu'il fonctionne de manière fiable partout (packages Standard & Premium).
De quoi avez-vous besoin de ma part pour commencer ?
Votre jeu de données (ou source de données), l'objectif de la prédiction, et toute exigence spécifique en format/technologie. Contactez-moi avant de commander pour que je puisse confirmer la portée.
Proposez-vous des révisions si le modèle doit être amélioré ?
Oui, chaque package inclut un nombre défini de révisions pour l'ajustement et la modification selon vos retours.

