Je vais concevoir un modèle de détection de fraude par carte de crédit tableau de bord streamlit

Je vais créer un modèle de détection de fraude par carte de crédit prêt pour la production avec un tableau de bord interactif Streamlit.

Ce que vous obtiendrez :

Un modèle XGBoost à haute sensibilité atteignant 0,92 de rappel sur des données fortement déséquilibrées

Une explicabilité SHAP pour identifier les principaux facteurs de fraude (V14, V17, etc.)

Une pipeline complète de A à Z incluant le prétraitement des données, l’entraînement et l’évaluation du modèle

Un tableau de bord Streamlit propre et interactif avec des prédictions en direct

Un code prêt pour Docker avec une documentation adéquate et un README

Des recommandations pour la prévention de la fraude dans des cas réels

Pile technologique : Python, XGBoost, SHAP, Pandas, Streamlit, Docker

Ce service est idéal pour les fintechs, banques, processeurs de paiement ou toute personne travaillant avec des données de transaction qui a besoin d’une solution fiable de détection de fraude.

Pourquoi travailler avec moi :

Forte orientation vers des solutions prêtes pour la production et bien documentées

Expérience dans la création de systèmes ML déployables avec des métriques claires

Code propre et livraison professionnelle

Je livrerai :

- Modèle entièrement fonctionnel + tableau de bord

- Code source avec documentation

- Instructions claires pour exécuter le projet

Veuillez me contacter avec vos exigences avant de passer commande. J’ai hâte de collaborer avec vous