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Farò progetti di apprendimento automatico e intelligenza artificiale
Ciao! Sono un Data Scientist e Machine Learning Engineer dedicato a trasformare dati complessi in soluzioni scalabili e intelligenti. Mi specializzo nella creazione di pipeline ML end-to-end, architet...
Informazioni su questo servizio
Offro servizi professionali di machine learning, AI e analisi dei dati usando Python. Posso aiutarti con classificazione, analisi predittiva, clustering, ottimizzazione dei modelli, preprocessing dei dati, visualizzazione e progetti ML basati sulla ricerca. Che tu abbia bisogno di un progetto universitario, una soluzione aziendale o un'implementazione personalizzata di AI, consegno codice pulito, efficiente e ben documentato, con comunicazione chiara e consegna rapida. Il mio obiettivo è fornire soluzioni di machine learning accurate, ottimizzate e affidabili, su misura per le tue esigenze.
Linguaggio di programmazione:
Python
Framework:
Scikit-learn
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keras
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PyTorch
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Panda
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
opencv
•
tensorflow
•
Excel
•
Colab
FAQ
Traduzione automatica.
In quale formato verrà consegnato il progetto finale?
Consegno il codice sorgente completo in Jupyter Notebook (.ipynb) molto organizzati e ben commentati o in script Python standard (.py), così è facilissimo per te eseguirli, rivederli e modificarli.
Devo fornire io il dataset o puoi trovarne uno?
Devi fornire il dataset o un campione pulito dei dati che vuoi usare. Se non hai ancora dati ma hai un obiettivo specifico per il progetto, scrivimi prima così possiamo discutere delle possibili fonti di dati pubblici.
Qual è la vostra politica sulle revisioni?
Le revisioni riguardano aggiustamenti ai parametri del modello, modifiche alle metriche di ottimizzazione o la messa a punto della logica del codice esistente. Le revisioni non includono la sostituzione del dataset originale con uno completamente nuovo a metà ordine.
Puoi costruire reti neurali Deep Learning o ti occupi solo di algoritmi di machine learning di base?
Gestisco entrambi. Per dati tabulari standard, uso solitamente algoritmi molto efficienti come Random Forest o XGBoost. Per dataset più complessi che richiedono deep learning, posso progettare e addestrare reti neurali personalizzate usando TensorFlow e Keras.
Cosa succede se l'accuratezza finale del modello è bassa?
Il machine learning dipende molto dalla qualità dei dati. Se le prestazioni del modello iniziale non sono ottimali, utilizzerò tecniche avanzate come feature engineering, test di algoritmi alternativi e tuning degli hyperparametri per ottenere il punteggio più alto possibile.
E se il mio dataset è un disastro totale? Devo pulirlo prima?
Assolutamente no. I dati del mondo reale sono raramente perfetti. La pulizia e la preprocessing dei dati, come gestire valori mancanti, filtrare il rumore e formattare le colonne, sono sempre incluse in ogni pacchetto prima che inizi a addestrare un modello.
