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Je vais concevoir et évaluer un modèle d'apprentissage automatique en python
Ingénieur en IA, analyste de données, 5 promotions et 1000 étudiants formés
J'aide les entreprises et les startups à transformer des données désordonnées en insights clairs et exploitables en utilisant Python.
Ce que je fais :
📊 nettoyage de données et analyse exploratoire
...
À propos de ce service
Vous avez un jeu de données et une question que vous souhaitez prédire ou classer ? Je vais créer un modèle d'apprentissage automatique qui y répond, et expliquer précisément comment il fonctionne.
Ce que je fournis :
Prétraitement des données et ingénierie des caractéristiques
Construction du modèle avec Scikit-learn (classification, régression ou clustering)
Évaluation du modèle (précision, précision/rappel, matrice de confusion, etc.)
Un notebook Jupyter propre et bien commenté
Explication en langage simple des résultats, sans jargon excessif
Exemples d'utilisation : prédiction de churn, prédiction de prix, segmentation de clients, classification de sentiment, scoring de risque, projets ML académiques.
Je me concentre sur des modèles précis ET explicables, pour que vous compreniez ce qui influence les prédictions, pas seulement une boîte noire.
Envoyez-moi votre jeu de données et votre objectif, je confirmerai la faisabilité avant de commencer.
Langage de programmation:
Python
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
APIs:
Autres
Outils:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
tensorflow
•
Excel
•
Colab
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Quel type de problèmes pouvez-vous résoudre avec ML ?
Classification (oui/non, prédiction de catégorie), régression (prédiction de nombres) et clustering (regrouper des données similaires). Envoyez votre objectif et je confirmerai la meilleure approche.
Quelle quantité de données faut-il pour que cela fonctionne bien ?
Plus de données signifie généralement une meilleure précision, mais je peux aussi travailler avec des jeux de données plus petits — je vous dirai dès le départ si la taille de vos données limite la performance du modèle.
Me direz-vous si mon projet n'est pas adapté au ML ?
Oui. Si vos données ou votre objectif ne conviennent pas au machine learning, je vous le dirai avant de commencer plutôt que de livrer un modèle faible.
Expliquez-vous les résultats ou vous contentez-vous de fournir le code ?
Les deux. Vous recevrez le modèle, les métriques d’évaluation, et une explication en langage simple de ce que signifient les résultats et quels facteurs sont les plus importants.
Cela peut-il être déployé dans une application ou un tableau de bord ?
Oui — consultez mon service de dashboard, ou contactez-moi pour que nous en discutions en tant qu'option supplémentaire.
Signez-vous des NDA ?
Oui, je suis prête à signer un accord avant de commencer si vos données sont sensibles.
