Costruirò un sistema di previsione del tempo con machine learning, API e dashboard
Apprendimento automatico, apprendimento profondo, visione artificiale
Informazioni su questo servizio
Stai cercando uno sviluppatore professionista di machine learning per costruire e mettere in produzione il tuo modello?
Ti aiuterò a costruire, addestrare e mettere in produzione modelli di machine learning usando Python. Posso lavorare con diversi algoritmi di ML e aiutarti a trasformare i tuoi dati in previsioni accurate.
Servizi che offro:
- Preprocessing e pulizia dei dati
- Feature engineering
- Sviluppo di modelli di machine learning
- Training e valutazione del modello
- Deployment del modello usando Streamlit
- Sistemi di previsione
Strumenti & tecnologie:
- Python
- Scikit-learn
- Pandas
- NumPy
- Streamlit
- FastAPI
Posso mettere in produzione il tuo modello come:
- Web app Streamlit
- API REST FastAPI
- Sistema di previsione ML semplice
Se hai un dataset o un'idea, sentiti libero di scrivermi prima di ordinare.
Ti aiuterò a creare la soluzione di machine learning migliore per il tuo progetto.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
MATLAB
•
SQL
Framework:
Scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
opencv
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tensorflow
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Excel
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Colab
•
Altro
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Di cosa hai bisogno per iniziare?
Ho bisogno del tuo dataset, dettagli del progetto e una breve spiegazione del risultato atteso.
Riceverò il codice sorgente?
Sì, tutti i pacchetti includono codice sorgente organizzato e documentato.
Fornisci servizi di deployment o integrazione API?
Sì, il deployment e l'integrazione API sono disponibili nel pacchetto Premium o come servizio extra.
Che tipi di modelli puoi creare?
Lavoro con modelli di classificazione, regressione, previsione e ottimizzazione.
Siete in grado di gestire requisiti personalizzati?
Sì. Per richieste personalizzate, scrivimi prima di ordinare.
Quali servizi offri in questo servizio dall'inizio alla fine?
Offro servizi end-to-end di ML che includono preprocessing dei dati, feature engineering, selezione del modello, training, valutazione, tuning degli iperparametri, analisi delle performance, codice sorgente pulito e documentato, e deployment opzionale o integrazione API in base al tuo pacchetto.

