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Costruirò modelli di machine learning in python per predizione e classificazione
Ingegnere AI e ML, esperto di YOLO e computer vision, ricercatore pubblicato
Ingegnere AI/ML, ricercatore pubblicato (Sensors, MDPI), esperto Kaggle, esperto Roboflow. Ho sviluppato YOLO-OcuLite, in revisione su Nature Comms Medicine, CMPB.
Computer Vision: YOLO (v5-v26), rile...
Informazioni su questo servizio
Hai bisogno di un modello che funzioni in produzione, non solo in un notebook?
Sono Muhammad Abdullah, ricercatore AI pubblicato (Sensors, MDPI), esperto Kaggle ed esperto Roboflow. Costruisco pipeline di machine learning pulite, ottimizzate e pronte per il deployment in Python.
Ciò che costruisco
- Classificazione: churn, frode, rilevamento di malattie
- Regressione: vendite, prezzi, modellazione del rischio
- Previsioni di serie temporali: domanda, stock, dati sensore IoT
- Clustering e rilevamento di anomalie
- Ottimizzazione del modello: tuning degli iperparametri, spiegabilità SHAP
Ciò che ottieni
- Pipeline Python pulita, preprocessing fino alla valutazione
- Suddivisione train/val/test con metriche complete (F1, AUC, RMSE)
- Report di spiegabilità basato su SHAP
- Modello pronto per il deployment (PKL/ONNX)
- Endpoint opzionale FastAPI/Flask
Stack tecnologico
Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, PyTorch, TensorFlow, SHAP, Pandas, FastAPI
Condividi il tuo dataset e il tuo obiettivo, e ti confermerò il miglior approccio prima di ordinare.
Un modello è tanto buono quanto la pipeline che lo supporta. Costruisco entrambe.
Il mio portfolio
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FAQ
Traduzione automatica.
Costruisci solo modelli o li deploy anche?
Entrambi. Modelli PKL/ONNX più endpoint FastAPI/Flask per la produzione.
Di quali dati hai bisogno?
Dataset CSV/Excel, variabile target e obiettivo — ti consiglio il miglior approccio prima di ordinare.
Offri spiegabilità?
Sì — importanza delle feature SHAP inclusa in Standard e Premium.
Quali framework ML utilizzi?
Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, PyTorch, TensorFlow — in base alle esigenze del progetto.
Puoi migliorare il mio modello esistente?
Sì — tuning degli iperparametri, feature engineering, debug delle performance.
Gestisci dati time-series?
Sì — LSTM, ARIMA, Prophet per compiti di forecasting.
Ottengo codice documentato?
Sì — codice Python pulito, riproducibile, con commenti e struttura.
I miei dati sono al sicuro?
Strettamente confidenziale. NDA disponibile su richiesta.
Perché scegliere te rispetto agli altri?
Ricercatore pubblicato più Kaggle Expert. Qualità da ricerca su ogni progetto.
Puoi deployare su cloud?
Sì — setup API FastAPI/Flask incluso nel pacchetto Premium.
