Je vais concevoir et déployer un modèle d'apprentissage automatique personnalisé avec fastapi

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Spandan Das
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À propos de ce service

Traduction automatique

Vous cherchez un modèle ML personnalisé qui fonctionne réellement en production, pas seulement dans un Jupyter notebook ?

Je crée des solutions d'apprentissage automatique de bout en bout : de la préprocessing des données à l'entraînement du modèle, jusqu'au déploiement en tant qu'API REST en direct. Mon travail couvre la classification d'images, le traitement du langage naturel, la détection de fraude, la prévision de séries temporelles et l'apprentissage par renforcement.

Ce que vous obtenez :

  • Modèle entraîné sur votre jeu de données
  • Backend FastAPI avec des endpoints documentés
  • Tableau de bord Streamlit (optionnel)
  • Dépôt GitHub avec un code propre et commenté
  • Déploiement sur HuggingFace Spaces ou votre plateforme préférée

Parmi mes projets récents, on trouve un système de détection de fraude en temps réel (97,6 % AUC), une plateforme d'imagerie médicale avec 4 CNN, et un moteur d'analyse de sentiment financier avec des pipelines de données en direct.

Je communique entièrement par texte avec des réponses rapides, des mises à jour claires, sans surprises.

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Spandan Das

ML Engineer, Computer Vision, NLP and Model Deployment

  • DeInde
  • Membre depuisavr. 2026
  • Langues

    Anglais
I build production-grade ML systems — from model training to deployed APIs. My work spans computer vision (CNNs, GRAD-CAM), NLP (BERT, sentiment analysis), reinforcement learning, and graph neural networks, shipped with FastAPI and Streamlit. Recent projects: real-time fraud detection at 97.6% AUC (GraphSAGE + Kafka), multi-modal medical imaging (4 ResNet50 CNNs + DQN triage), and a financial sentiment engine (FinBERT + BiLSTM + XGBoost) with live data pipelines.

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