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Costruirò modelli di machine learning e deep learning per dati di ricerca
Dati grezzi al modello addestrato fino al prodotto live, dall'inizio alla fine!
Statistico applicato, ricercatore in ML/DL e sviluppatore web (laurea magistrale in Statistica, Univ. of Rajshahi). Lavoro completo dall'analisi dei dati grezzi al modello addestrato e al prodotto web...
Informazioni su questo servizio
Ciao, sono Fahim, ricercatore in AI/ML con background in Statistica. Costruisco modelli di machine learning, deep learning e reti neurali difendibili per scrittori di tesi, autori di riviste e analisti che hanno bisogno di un risultato che superi la revisione.
Ciò che otterrai:
- Notebook Python o R, dati puliti, modelli validati
- 4-6 figure pronte per pubblicazione, metriche con intervalli di confidenza
- Nota sui metodi pronta per tesi o risposta ai revisori
- Sostegno alle revisioni per pacchetti premium
Metodi che copro:
- Classificazione, regressione, clustering, previsione di serie temporali
- Validazione incrociata, bootstrap, test di permutazione, SHAP, importanza delle caratteristiche
- Logistic Regression, Random Forest, XGBoost, LightGBM, ARIMA, Prophet, LSTM, BERT, CNN, Transformer e altri
- Qualsiasi altro metodo tu voglia includere!
Perché scegliere me:
- Ricercatore in AI/ML con pubblicazioni come autore principale
- Workflow testati in peer review, non ottimizzati solo per metriche
- Dati riservati, risposta oraria, revisioni su misura
Non sei sicuro di quale metodo sia il più adatto? Inviami il tuo obiettivo di ricerca, variabile target e un esempio.
Riceverai una raccomandazione e un pacchetto o offerta personalizzata entro un'ora.
Il mio portfolio
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FAQ
Traduzione automatica.
Quali tipi di problemi ML posso portare?
Classificazione, regressione, clustering, previsione, confronto di modelli, selezione delle caratteristiche o compiti di explainability. Il servizio gestisce dataset tabulari, serie temporali, testo e survey a livello di ricerca.
Python o R?
Entrambi, o entrambi. Notebook consegnati in Jupyter o R Markdown. La replica cross-language è disponibile come add-on se un coautore usa l'altro strumento.
Quali modelli funzioneranno per i miei dati?
Le scelte più comuni includono Logistic Regression, Random Forest, XGBoost, LightGBM, SVM, ARIMA, SARIMA, Prophet, LSTM, GRU, BERT e reti neurali su misura quando i dati lo giustificano. Condividi prima l’obiettivo e un esempio. Il modello giusto dipende dalla tua domanda, non da una preferenza.
Il codice sarà riutilizzabile?
Sì. Il notebook include commenti, note sulle librerie e una struttura pulita in modo che un coautore o supervisore possa rieseguire l'intero workflow.
Puoi raccomandare un metodo prima di ordinare?
Sì. Invia l’obiettivo di ricerca, variabile target, forma del dataset e scadenza. Riceverai una raccomandazione sul metodo e il pacchetto giusto entro un'ora.
È consentito usare questo per tesi o lavori di rivista?
Sì, come supporto etico alla ricerca. Il servizio fornisce modellazione, validazione, codice, figure, interpretazione e aiuto nelle revisioni.
Puoi migliorare un modello esistente?
Sì. Condividi il codice o notebook attuale. Riceverai una revisione, miglioramenti nel preprocessing, tuning, confronti alternativi, validazioni aggiuntive o output più chiari.
Cosa succede se i miei dati sono disordinati o incompleti?
Pulizia, gestione dei valori mancanti, codifica, controlli di squilibrio e una traccia documentata del preprocessing sono parte di ogni pacchetto.
Quali tipi di figure otterrò?
Matrici di confusione, curve ROC e PR, grafici di calibrazione, importanza delle caratteristiche, visual SHAP, grafici di previsione e tabelle di confronto dei modelli. Tutto stilizzato per la sottomissione a riviste.
Devo scriverti prima di ordinare?
Sì. Il pacchetto giusto dipende dalla dimensione del dataset, variabile target, tipo di modello e scadenza. Un controllo scope di due minuti ora evita di scegliere il pacchetto sbagliato più tardi.
