Je vais concevoir un modèle d'apprentissage automatique pour la prédiction, la prévision ou la classification

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Saad Qayyum
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À propos de ce service

Traduction automatique

Vous avez besoin de prédire quelque chose, de classer des données ou de prévoir des tendances ?


Je crée des modèles ML prêts pour la production qui résolvent de vrais problèmes commerciaux.

Diplômé en informatique de FAST-NUCES avec une expérience pratique en benchmarking

LSTM, GRU, XGBoost, SARIMAX et Random Forest sur des ensembles de données réels.


Ce que je peux construire :

Modèles de prévision (ventes, demande, séries temporelles)

Systèmes de classification (texte, image, données tabulaires)

Solutions NLP (analyse de sentiment, classification de texte, NER)

Vision par ordinateur (détection d’objets, classification d’images)

Analyse exploratoire complète avec insights et visualisations


Technologies : Python, Scikit-learn, XGBoost, LSTM, GRU, SARIMAX,

NumPy, Pandas, Matplotlib, OpenCV, FastAPI


Certifié en Machine Learning par Stanford et DeepLearning.AI.

Certifié en spécialisation NLP par DeepLearning.AI sur Coursera.


Chaque livraison comprend :

Code Python propre et documenté

Notebook Jupyter avec explications complètes

Rapport de performance du modèle


Contactez-moi d’abord, je vais examiner vos données et vous donner

une évaluation honnête avant de passer commande.

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Saad Qayyum

Full Stack Developer, AI Agent, ML Engineer, React, Node, Python

  • DePakistan
  • Membre depuismars 2024
  • Langues

    Ourdou
Full-Stack Developer and AI Engineer with 3+ years of experience building web apps and intelligent AI systems. I specialize in React, TypeScript, Node.js, and Express. Delivered production solutions for international organizations including WOAH, ILO, and UNDP. On the AI side, I build custom AI agents, RAG chatbots, and ML models using OpenAI, Claude, LangChain, Python, and FastAPI. Background in deep learning, NLP, and computer vision. Certified by Stanford and DeepLearning.AI on Coursera. Let's build something that actually works.

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