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


À propos de ce service
Traduction automatique
Je vais créer une solution d'apprentissage automatique / apprentissage profond sur mesure pour votre projet, depuis le prétraitement des données jusqu'à un modèle entraîné avec une évaluation appropriée et un code prêt pour la production.
Ce que je peux livrer : modèles de classification ou de régression (données tabulaires), modèles d'apprentissage profond (PyTorch / TensorFlow) si nécessaire
Nettoyage des données, ingénierie des caractéristiques, et pipeline d'entraînement reproductible
Évaluation du modèle : précision, F1, ROC-AUC / PR-AUC, MAE/RMSE + analyse des erreurs
Livrables prêts pour le déploiement (structure compatible FastAPI) + instructions d'installation claires
Cas d'utilisation : prédiction de churn, détection de fraude/anomalies, prévisions, systèmes de scoring, toute tâche de prédiction personnalisée basée sur votre dataset
Ce que vous recevrez : code Python propre (notebook/script), modèle entraîné + pipeline de prétraitement, rapport de métriques + recommandations d'amélioration, documentation pour l'exécution et les tests
Avant de commander, veuillez m'envoyer un message avec le type de dataset, la colonne cible et l'objectif. Je vous recommanderai le meilleur package.
Mots-clés de la stack technologique : Python, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, FastAPI, Docker.
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AI and ML Engineer, LLM Agents and Automation
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- Membre depuisjanv. 2025
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Traduction automatique
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FAQ
Traduction automatique
De quoi avez-vous besoin de ma part pour commencer ?
Dataset (CSV/Excel/JSON), colonne cible, objectif du problème, et toute contrainte/délai.
Travaillez-vous sur la classification et la régression ?
Oui, les deux. Je recommanderai la bonne approche en fonction de vos données et de votre objectif.
Fournirez-vous une évaluation et un rapport ?
Oui. J'inclus des métriques et une analyse des erreurs pour garantir la fiabilité du modèle.
Pouvez-vous gérer des jeux de données déséquilibrés ?
Oui, poids de classe, stratégies d'échantillonnage, réglage du seuil, et évaluation PR/ROC appropriée.
Fournissez-vous le code source ?
Oui, le code source propre et documenté est inclus.
Pouvez-vous déployer sur le cloud (AWS/GCP/Azure) ?
Actuellement, je fournis des livrables locaux/prêts pour Docker. Le déploiement cloud peut être ajouté ultérieurement.

