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Costruirò modelli di apprendimento automatico personalizzati
Data Scientist e Ingegnere di Machine Learning
Sviluppo soluzioni di AI e machine learning basate sui dati che aiutano le aziende a prendere decisioni più intelligenti, migliorare l'efficienza operativa e favorire una crescita sostenibile.
La mia...
Informazioni su questo servizio
Creo soluzioni personalizzate di machine learning che trasformano i dati aziendali in previsioni affidabili, approfondimenti utili e strumenti di supporto alle decisioni.
Sviluppo modelli di machine learning per applicazioni aziendali, tra cui classificazione, regressione, previsioni, analisi clienti, rilevamento frodi e modelli predittivi.
Le mie servizi possono includere:
- Analisi e preprocessing dei dati
- Feature engineering e selezione delle caratteristiche
- Sviluppo di modelli di classificazione o regressione
- Confronto tra modelli e ottimizzazione degli iperparametri
- Cross-validation e analisi degli errori
- Analisi SHAP e importanza delle caratteristiche
- Valutazione delle performance orientata al business
- API di previsione e configurazione Docker
- Dashboard interattivi e strutture di monitoraggio
- Codice sorgente completo e documentazione
Non valuto i modelli solo in base all'accuratezza. Metriche come precisione, recall, F1-score, ROC-AUC, PR-AUC, MAE, RMSE, MAPE e R² vengono scelte in base al problema di business e al costo degli errori di previsione.
Contattami prima di ordinare se il progetto coinvolge più dataset, dati non strutturati, raccolta dati, deployment del modello, infrastrutture di grandi dimensioni o agenti AI personalizzati.
FAQ
Traduzione automatica.
Con quali tipi di problemi di machine learning lavori?
Lavoro con problemi di classificazione e regressione, tra cui previsione di churn, scoring di lead, previsione di conversione, rilevamento frodi, classificazione del rischio, previsione dei prezzi, previsione del valore del cliente e altri casi di analisi predittiva.
Quali dati devo fornire?
Devi fornire un CSV, Excel, Parquet, JSON, esportazione SQL o un esempio di database contenente le variabili necessarie per l'analisi. È fortemente consigliata una descrizione delle colonne e dell'obiettivo di business.
Puoi garantire un punteggio di accuratezza specifico?
Nessun data scientist affidabile può garantire un punteggio di performance prima di aver analizzato i dati. La performance del modello dipende dalla qualità dei dati, dalla definizione dell'obiettivo, dalla dimensione del campione, dall'equilibrio delle classi, dalla disponibilità del segnale e dalla natura del problema.
Lavori con problemi di classificazione sbilanciati?
Sì. A seconda del problema, posso usare pesi di classe, ottimizzazione della soglia, resampling, analisi precision-recall, calibrazione o altre tecniche appropriate.
Quali algoritmi possono essere usati?
Gli algoritmi possibili includono regressione logistica, regressione lineare, foresta casuale, gradient boosting, XGBoost, LightGBM, CatBoost, support vector machines, reti neurali e metodi ensemble. La scelta finale dipende dai dati e dall'obiettivo di business.
Il codice sorgente è incluso?
Sì. Tutti i pacchetti includono il notebook o il codice Python rilevante. Standard e Premium offrono una struttura di progetto più organizzata e riutilizzabile.
È incluso il deployment cloud?
Il pacchetto Premium include API pronta per il deployment e configurazione Docker. Il deployment su AWS, Azure, Google Cloud, VPS o altri ambienti è acquistabile separatamente perché i requisiti infrastrutturali variano.
Il pacchetto Premium include monitoraggio continuo?
Include la struttura di monitoraggio, le metriche, il dashboard e la configurazione di rilevamento drift. Operazioni continue, manutenzione dell'infrastruttura, alert e monitoraggio ricorrente richiedono un servizio separato.
Costruisci agenti AI e sistemi RAG?
Sì. Agenti AI, pipeline RAG, integrazioni LLM, sistemi di chiamata strumenti, automazione dei workflow e soluzioni correlate sono gestiti tramite offerte personalizzate.
I miei dati rimarranno confidenziali?
Sì. I dati del cliente e le informazioni sul progetto sono trattati come riservati. È possibile anche rivedere un NDA se necessario.
