Je vais faire le nettoyage, le prétraitement et l'ingénierie des caractéristiques pour ml
À propos de ce service
Travaillez-vous avec des données désordonnées, incomplètes, non structurées ou brutes qui doivent être préparées pour l'apprentissage automatique, la recherche ou l'analyse commerciale ? Je vais nettoyer, prétraiter, transformer et engineer votre jeu de données dans un format prêt pour l'IA en utilisant Python et des outils standard de l'industrie.
Mes services incluent :
- Gestion des valeurs manquantes, suppression des doublons, analyse des valeurs aberrantes, correction des échantillons invalides
- Normalisation, standardisation, encodage, mise à l'échelle et transformation des données
- Extraction de caractéristiques, sélection de caractéristiques, réduction de caractéristiques et équilibrage statistique
- Analyse exploratoire des données (EDA), analyse de corrélation, visualisations et rapports synthétiques
- Préparation de jeux de données pour la recherche pour thèse, publication, santé, EEG/BCI, affaires, prévisions ou projets ML
Vous recevrez des données structurées propres, du code Python réutilisable et une documentation claire selon votre package.
Veuillez me contacter avant de passer commande afin que je puisse examiner votre jeu de données, vos objectifs, le format du fichier et les exigences du projet.
Langage de programmation:
Python
•
SQL
•
Colab
•
NoSQL
•
MLflow
Frameworks:
Scikit-learn
•
SimpleCV
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keras
•
PyTorch
•
Panda
Outils:
Jupyter Notebook
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opencv
•
tensorflow
•
SimpleCV
•
CVAT
•
Colab
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FAQ
Traduction automatique
Quels types de jeux de données pouvez-vous nettoyer et prétraiter ?
Je peux travailler avec des CSV, Excel, tableaux structurés, jeux de données de recherche, données d'entreprise, données de santé, données d'enquête, données de prévision et jeux de données pour l'apprentissage automatique.
Que ferez-vous lors du prétraitement des données ?
Je peux gérer les valeurs manquantes, les doublons, les valeurs aberrantes, les enregistrements invalides, les formats incohérents, l'encodage, la mise à l'échelle, la normalisation, la standardisation et la transformation des données.
Fournissez-vous une ingénierie des caractéristiques ?
Oui. Je peux créer de nouvelles caractéristiques significatives, sélectionner les caractéristiques importantes, réduire les caractéristiques inutiles et préparer le jeu de données pour les modèles d'apprentissage automatique.
Vais-je recevoir le code source ?
Oui, selon le package. Je peux fournir un code Python propre et réutilisable utilisant des outils comme Pandas, NumPy, Scikit-learn et Jupyter Notebook.
Pouvez-vous effectuer une analyse exploratoire des données ?
Oui. Je peux fournir une EDA comprenant des statistiques sommaires, une analyse de distribution, une analyse de corrélation, des visualisations et des insights clés de votre jeu de données.
Pouvez-vous préparer les données pour des modèles de machine learning ?
Oui. Je peux préparer un jeu de données prêt pour l'IA adapté à la classification, la régression, le clustering, les prévisions ou les projets de deep learning.
Travaillez-vous sur des jeux de données de recherche ou de thèse ?
Oui. Je peux aider à la préparation de jeux de données pour thèse, publication, académique, santé, EEG/BCI et recherche.
Q8 : De quoi avez-vous besoin de ma part avant de commencer ?
Veuillez partager votre jeu de données, l'objectif du projet, la colonne cible si disponible, le format de sortie souhaité, et toute exigence spécifique de prétraitement ou d'ingénierie des caractéristiques.
Q9 : Pouvez-vous construire un modèle d'apprentissage automatique dans ce service ?
Ce service se concentre principalement sur le prétraitement des données et l'ingénierie des caractéristiques. Si vous avez besoin de développement de modèle, je peux l'offrir en service supplémentaire ou via un service ML séparé.
Q10 : Dois-je vous contacter avant de passer commande ?
Oui, veuillez me contacter d'abord pour que je puisse examiner votre jeu de données, comprendre vos besoins et recommander le meilleur package.

