Sfoglia categorie
Italiano
$
USD
Connettiti alla tua IA
Costruirò modelli di machine learning personalizzati in Python per la previsione e la classificazione
Ingegnere di intelligenza artificiale applicata
Sono un Ingegnere di AI Applicata focalizzato su applicazioni pratiche di AI e soluzioni di machine learning.
Usando Python, scikit-learn e Streamlit, costruisco modelli predittivi e applicazioni ML ...
Informazioni su questo servizio
Hai bisogno di un modello di machine learning per predire o classificare?
Costruisco modelli di machine learning personalizzati in Python usando Pandas e scikit-learn, con sviluppo in Jupyter Notebook o Google Colab.
Cose posso fare
- Classificazione e regressione
- Pulizia dei dati, preprocessing e feature engineering
- Allenamento del modello, valutazione e tuning degli iperparametri
- Confronto tra modelli usando metriche di performance appropriate
Caràché otterrai
Un modello addestrato, risultati di valutazione rilevanti, codice sorgente e documentazione. Il pacchetto Basic comprende un modello. Standard confronta fino a 2 modelli e ottimizza il modello selezionato. Premium confronta fino a 3 modelli e include una pipeline riutilizzabile di preprocessing e previsione con un report di valutazione.
Prima di ordinare
Condividi il tuo dataset, la colonna bersaglio e l’obiettivo di previsione così posso confermare i requisiti e consigliare il pacchetto più adatto.
Nota: La performance del modello dipende dalla qualità dei dati e dalla complessità del problema; non è possibile garantire una precisione specifica. I pacchetti coprono compiti gestibili su dati tabellari usando ML classico. Deep learning, computer vision e progetti complessi richiedono una definizione di scope separata. L'integrazione API e la deployment in cloud sono opzioni extra.
Linguaggio di programmazione:
Python
Framework:
Scikit-learn
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
Colab
Il mio portfolio
Altri servizi della categoria Data science e ML offerti da me
FAQ
Traduzione automatica.
Cosa ti serve da me per iniziare?
Fornisci per favore il tuo dataset, l’obiettivo di previsione o classificazione, la colonna di destinazione (se presente) e qualsiasi requisito specifico. Contattami prima se non sei sicuro del dataset.
Quali tipi di problemi di machine learning affronti?
Lavoro su compiti di classificazione e regressione usando Python e scikit-learn, inclusi problemi di previsione che coinvolgono dati strutturati e tabellari.
Quale pacchetto devo scegliere?
Il pacchetto Basic include un modello addestrato. Standard confronta fino a due modelli e ottimizza quello selezionato. Premium confronta fino a tre modelli e include una pipeline ML riutilizzabile e un rapporto di valutazione.
Cosa riceverò dopo il completamento?
Riceverai il modello addestrato, il codice sorgente, i risultati di valutazione rilevanti e la documentazione o le istruzioni d’uso in base al pacchetto scelto.
Puoi garantire una precisione specifica del modello?
No. La performance del modello dipende dalla qualità dei dati, dalle feature disponibili e dalla complessità del problema. Valuterò il modello usando metriche appropriate al tuo compito.
Fornisci integrazione API e deployment su cloud?
Sì, sono disponibili come extra a parte. Condividi i tuoi requisiti e l’ambiente di destinazione prima di ordinare così posso confermare fattibilità e costi.
Riesci a gestire grandi dataset o progetti AI complessi?
Grandi dataset, deep learning, computer vision e progetti complessi sono fuori dai pacchetti standard. Contattami per discutere i requisiti e stabilire se un’offerta su misura è adatta.
Devo pre-elaborare i miei dati prima di ordinare?
No. Il preprocessing di base è incluso in base al pacchetto che hai scelto. Fornisci il tuo set di dati e la colonna di destinazione. Una pulizia estesa o combinare più set di dati potrebbe richiedere uno scope personalizzato.
Quali strumenti e ambiente usi per costruire e testare il modello?
Utilizzo Python, Pandas e scikit-learn, lavorando in Jupyter Notebook o Google Colab. I metodi di test e le metriche di valutazione dipendono dal compito. Indica eventuali requisiti specifici dell'ambiente prima di ordinare.
Quali operazioni di pulizia e preprocessing dei dati sono incluse?
Mi occupo del preprocessing di base, come la gestione dei valori mancanti comuni, duplicati, formattazione e codifica o scaling necessari. Operazioni estese di riparazione dei dati, etichettatura manuale o trasformazioni complesse potrebbero richiedere un ambito separato.
