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Je vais revoir, déboguer et améliorer votre code de machine learning en python
Scientifique principal des données
Je suis un data scientist intéressé par la bioinformatique et le machine learning. Je possède une solide compréhension du développement de logiciels et de modèles ML, renforcée par plus de 10 ans d’ex...
À propos de ce service
Vos modèles de machine learning sous-performent-ils, génèrent-ils des erreurs ou sont-ils difficiles à comprendre ? Je peux vous aider à résoudre cela.
Je suis un data scientist senior dans une banque avec plus de 3 ans d’expérience en ML en production, un diplôme de premier cycle en informatique, et je termine actuellement un MSc en bioinformatique. J’ai construit, débogué et optimisé de vrais modèles de ML à grande échelle, pas seulement des projets fictifs.
Ce que je peux revoir et corriger :
- pipelines et modèles Scikit-learn et PyTorch
- prétraitement de données Pandas et ingénierie des caractéristiques
- formation de modèles, évaluation et logique d’hyperparamètres
- structure du code, efficacité et bonnes pratiques
- code Python général pour NumPy, XGBoost, PyTorch
Ce que vous recevrez :
- scripts Python corrigés et propres
- un rapport écrit expliquant chaque problème détecté et la correction apportée
- des suggestions d’optimisation pour améliorer la vitesse et la précision
- un script d’évaluation personnalisé produisant des métriques clés
- documentation du modèle couvrant entrées, sorties, hypothèses et limites
Pour commencer, envoyez-moi :
- vos scripts Python en fichiers .py ou .ipynb
- une brève description de ce que le code doit faire
- tout message d’erreur ou problème spécifique que vous avez remarqué
Je réponds à tous les messages dans les 24 heures. Mettons votre code en état de marche.
Langage de programmation:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
Outils:
Jupyter Notebook
•
tensorflow
•
Excel
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Quels types de problèmes en machine learning pouvez-vous aider à résoudre ?
Je peux aider avec des modèles de classification, régression, clustering et réseaux neuronaux. Je travaille avec Scikit-learn, PyTorch, XGBoost et le code Python général utilisant Pandas et NumPy. Si vous n’êtes pas sûr que votre projet corresponde, contactez-moi avant de commander.
Quels formats de fichiers acceptez-vous ?
J’accepte les scripts Python .py et les notebooks Jupyter .ipynb. Si votre projet comporte plusieurs fichiers, compressez-les en un seul fichier zip et envoyez-le. Incluez également tout fichier CSV ou autre donnée dont le code dépend, ou un petit échantillon.
Et si je ne sais pas ce qui ne va pas avec mon code, je sais juste qu’il ne fonctionne pas ?
C’est tout à fait normal et, en fait, la situation la plus courante. Décrivez simplement ce que le code est censé faire et ce qui se passe à la place. Je diagnostiquerai le problème dans le cadre de la revue.
Partagez-vous ou utilisez-vous mon code pour autre chose ?
Non. Votre code reste totalement confidentiel. Je ne l’utilise que pour réaliser votre commande et il n’est ni partagé, ni stocké, ni réutilisé de quelque manière que ce soit.
Comment savoir quel pack choisir ?
Choisissez Basic si vous avez besoin d’une revue et correction de 1 à 2 scripts. Choisissez Standard si vous avez jusqu’à 3 scripts et souhaitez une optimisation en plus des corrections. Choisissez Premium si vous avez un projet complet jusqu’à 5 scripts avec un script d’évaluation et une documentation du modèle inclus.
Qu’est-ce que le script d’évaluation inclus dans Premium ?
C’est un script Python autonome adapté à votre modèle que vous pouvez exécuter après tout retrainement. Il charge automatiquement votre modèle, effectue des prédictions sur les données de test et affiche des métriques de performance clés. Les résultats sont également enregistrés dans un fichier journal avec un horodatage pour suivre la performance au fil du temps.
Garantissez-vous que mon modèle sera plus précis après la revue ?
Je peux corriger des bugs, éliminer les fuites de données, améliorer le prétraitement et suggérer de meilleurs hyperparamètres ou algorithmes, ce qui améliore généralement la performance. Cependant, l’amélioration de la précision dépend fortement de la qualité de vos données et de la complexité du problème, ce que je ne peux garantir.
Que faire si j'ai besoin de modifications après la livraison ?
Chaque package inclut des révisions : 1 pour Basic, 2 pour Standard et 3 pour Premium. Les révisions concernent des ajustements du travail déjà livré. Si vous avez besoin de quelque chose hors du périmètre initial, nous en discuterons séparément.
Comment dois-je envoyer mes données si elles sont sensibles ou volumineuses ?
Pour des données sensibles, envoyez un échantillon anonymisé ou fictif ayant la même structure et les mêmes noms de colonnes que vos données réelles. Cela suffit pour que je puisse revoir et corriger votre code. Je n’ai pas besoin de vos données réelles pour évaluer le code lui-même.
