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Costruirò modelli di machine learning usando python ml engineer
Ingegnere MLOps e Machine Learning
Ciao! Sono Arhum, un aspirante MLOps Engineer specializzato nella creazione di soluzioni di machine learning scalabili e applicazioni backend.
Aiuto i clienti a sviluppare software affidabili, manute...
Informazioni su questo servizio
Crea modelli di machine learning accurati e affidabili con Python
Se cerchi uno sviluppatore di Machine Learning affidabile per costruire un modello personalizzato su misura per il tuo dataset e le tue esigenze di business, sei nel posto giusto.
Sono specializzato nello sviluppo di soluzioni di Machine Learning precise, ben strutturate e facili da mantenere usando Python. Che tu stia lavorando su un'applicazione aziendale, un progetto di ricerca, un'idea di startup o un progetto accademico, posso aiutarti a trasformare i tuoi dati in insight significativi.
Ciò che posso fare
Sviluppo di modelli di Machine Learning
Modelli di classificazione e regressione
Pulizia e preprocessing dei dati
Feature engineering
Training e valutazione del modello
Ottimizzazione degli iperparametri
Visualizzazione dei dati
Progetti di computer vision
Natural Language Processing (NLP)
Ottimizzazione delle performance del modello
Tecnologie che utilizzo
- Python
- Scikit-learn
- Pandas
- NumPy
- Matplotlib
- TensorFlow (se necessario)
- PyTorch (se necessario)
- Jupyter Notebook
Cosa riceverai
- Codice pulito, ben strutturato
- Modelli ML accurati e ottimizzati
- Documentazione adeguata
- Valutazione delle performance con metriche appropriate
- Codice sorgente
- Comunicazione chiara durante tutto il progetto
Mi concentro sulla scrittura di soluzioni manutenibili, riproducibili ed efficienti.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
R
•
SQL
•
MLflow
•
lisp
Framework:
Scikit-learn
•
keras
•
Panda
API:
Google Cloud Vision API
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
opencv
•
tensorflow
•
MLflow
•
Colab
•
RStudio
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Su quali tipi di progetti di machine learning lavori?
Lavoro su classificazione, regressione, clustering, analisi predittiva, sistemi di raccomandazione, computer vision e altri progetti di machine learning personalizzati usando Python.
Quali librerie e framework Python usi?
A seconda delle esigenze del progetto, utilizzo librerie come Scikit-learn, Pandas, NumPy, Matplotlib, TensorFlow e OpenCV. Scelgo sempre gli strumenti più adatti al tuo progetto.
Puoi migliorare o correggere un modello di machine learning esistente?
Sì. Posso analizzare il tuo codice o modello esistente, individuare problemi, migliorare le performance, ottimizzare l'accuratezza e rifattorizzare il codice per una migliore manutenibilità.
Riceverò il codice sorgente completo?
Sì. Tutti i pacchetti includono codice sorgente pulito, ben organizzato e documentato. Se necessario, fornisco anche notebook e istruzioni per eseguire il progetto.
Fornite documentazione?
Sì. Ogni progetto include documentazione che spiega l'implementazione, come eseguire il codice e altri dettagli importanti. La documentazione più dettagliata è inclusa nei pacchetti di livello superiore.
Puoi lavorare con il mio dataset?
Sì. Puoi fornire il tuo dataset o possiamo discutere di dataset pubblici adatti se non ne hai già uno. Revisionerò i dati prima di iniziare il progetto.
Deployi modelli di machine learning?
Se è richiesta la deployment, contattami prima di ordinare. Possiamo discutere di opzioni come API REST, container Docker o ambienti cloud in base alle tue esigenze.
Devo contattarti prima di effettuare un ordine?
Sì, ti consiglio vivamente di contattarmi prima di effettuare un ordine. Questo ci aiuta a discutere delle tue esigenze, confermare l'ambito del progetto e assicurarti di scegliere il pacchetto più adatto.
I miei dati rimarranno sicuri e riservati?
Sì. Tratto tutti i dati dei clienti con la massima riservatezza e li utilizzo solo per completare il tuo progetto. Non condivido, riutilizzo o distribuisco i tuoi dati. Se necessario, sono disponibile anche a firmare un accordo di non divulgazione (NDA) prima di iniziare il progetto.
