Je vais concevoir un modèle d'apprentissage automatique personnalisé en python
Ingénieur logiciel Full Stack, Architecte système, Consultant en systèmes
À propos de ce service
Vous avez besoin d’un modèle ML qui fonctionne sur vos données réelles, pas seulement un notebook de démonstration ?
Je crée des modèles ML et IA personnalisés en Python de A à Z : nettoyage des données, ingénierie des caractéristiques, entraînement, validation et déploiement.
Ce que je réalise
Modèles prédictifs : classification, régression, prévision, scoring
Vision par ordinateur : classification d’images, détection, analyse faciale et émotionnelle
NLP : analyse de sentiment, classification de texte, traitement de documents
Détection d’anomalies et scoring de risques
APIs de modèles avec FastAPI, prêtes à être intégrées dans votre produit
Ma spécialité : comportement et données de signal
Données de capteurs et de mouvement (accéléromètre, gyroscope, wearables), expression faciale, tonalité de la voix et scoring comportemental. Si vos données concernent la façon dont les gens agissent, c’est mon domaine de recherche.
Technologies utilisées
Python, scikit-learn, TensorFlow, OpenCV, NumPy, Pandas, FastAPI, Jupyter.
Pourquoi travailler avec moi
Master en Machine Learning et Data Science, recherche en doctorat en cours, plus de 14 ans en développement logiciel, plus de 100 projets livrés. Je vous dis honnêtement si votre signal est prédictif avec une validation croisée et des métriques réelles, pas avec une précision gonflée.
Contactez-moi avec votre dataset et votre objectif, je vous dirai ce qui est réaliste avant que vous passiez commande.
Langage de programmation:
Python
•
R
•
MATLAB
•
Colab
•
Amazon SageMaker
Outils:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
tensorflow
•
Amazon SageMaker
•
Colab
Technologie:
Python
•
tensorflow
•
PyTorch
•
opencv
•
keras
•
Pandas
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Q : Avec quel type de données travaillez-vous ?
Données tabulaires, images et vidéos, texte, audio, et données de capteurs ou séries temporelles. Si vous n’êtes pas sûr que vos données soient exploitables, envoyez un échantillon et je vérifierai d’abord.
Q : Que faire si mes données montrent que le modèle ne sera pas performant ?
Je vous dirai honnêtement, avec des métriques pour le prouver. Une réponse claire comme « ce signal n’est pas encore prédictif, voici les données qui pourraient l’améliorer » vous évite de vous fier à un chiffre d’accuracy gonflé.
Q : Aurai-je le code et pourrai-je le faire fonctionner moi-même ?
Oui. Vous recevrez un code propre et documenté (généralement un notebook Jupyter ou un package Python), le modèle entraîné, et des instructions pour le faire fonctionner et le réentraîner.
Q : Pouvez-vous déployer le modèle dans mon application ou site web ?
Oui — le package Premium inclut un endpoint FastAPI, la documentation, et un guide de déploiement pour que votre produit puisse appeler directement le modèle.
Q : Faites-vous des devoirs académiques ou rédigez-vous des thèses ?
Non. Je travaille sur des projets d’entreprise et de recherche — développement, analyse et mise en œuvre de modèles. Je ne réalise pas de devoirs ou de papiers académiques pour soumission.
