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Costruirò un modello di machine learning in python per la previsione
Unzila
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Che tu abbia bisogno di prevedere risultati, classificare pattern o semplicemente dare senso a dati disordinati, consegno risultati veloci, precisi e professionali usando Python.
Ciò che ottieni:
Modelli di Machine Learning Costruisco modelli di classificazione, regressione e clustering usando Scikit-learn che funzionano davvero. Ogni modello include punteggi di accuratezza, confusion matrix e interpretazioni chiare.
Analisi dei dati e visualizzazione Pulisco, esploro e visualizzo il tuo dataset usando Pandas, Matplotlib e Seaborn. Otterrai grafici e insight su cui puoi agire subito.
Codice Python Pulito Notebook Jupyter ben strutturati, commentati o script .py riutilizzabili, modificabili e da cui imparare.
Relazione completa Ogni consegna include un riepilogo dei risultati, valutazione del modello e raccomandazioni in italiano semplice.
Strumenti che uso:
Python · Pandas · NumPy · Scikit-learn · Matplotlib · Seaborn · Plotly · Jupyter Notebook
Perché scegliermi?
Risposta rapida senza ritardi inutili
Pongo le domande giuste prima di iniziare, niente revisioni sprecate
Risultati audaci e chiari, niente output vaghi
Spiego tutto così capisci davvero i tuoi dati
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Unzila
Building Apps, Websites and Smart Data Insights
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- Membro damar 2026
Lingue
Inglese
Hi, I'm Unzila Khanzada, a Machine Learning specialist and Data Scientist. I help clients build smart ML models, analyze data, and develop Flutter apps.
Machine Learning & AI: Python, Scikit-learn, TensorFlow — prediction, classification, and recommendation models.
Data Science: Data cleaning, analysis, and visualization using Pandas, Matplotlib, and Seaborn.
Flutter: Clean, beautiful mobile apps and UI design.
Excel: Data cleaning, formulas, and reporting.
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FAQ
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Q1: Con che tipo di dataset lavori?
A1: Lavoro con dataset strutturati in formato CSV, Excel o database, inclusi dati finanziari, di vendita, marketing, sanitari e altri dati aziendali.
Quali modelli di Machine Learning offri?
Offro modelli di classificazione e regressione, tra cui Logistic Regression, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost e pipeline personalizzate.
Riceverò il codice e i file notebook?
Sì! Tutti i pacchetti includono codice Python pulito e riutilizzabile e file Jupyter Notebook per il tuo riferimento e uso futuro.
