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Addestrerò e distribuirò modelli ml usando Python Flask e integrazione Django
Edge AI, Machine learning, Deep learning, Computer Vision, Pytorch
Ingegnere AI & Machine Learning con esperienza pratica nella costruzione di sistemi scalabili e basati sui dati. Sviluppo modelli predittivi, soluzioni di deep learning e pipeline AI end-to-end usando...
Informazioni su questo servizio
Ciao
Stai cercando un modello di Machine Learning che funzioni all’interno di un’app web in produzione?
Sono specializzato nel ciclo di vita completo della Data Science, dall’addestramento del modello AI alla distribuzione del modello ML con integrazione Python Flask e Django.
Servizi Offerti:
- Training personalizzato di modelli: classificazione, regressione, clustering e serie temporali.
- Computer Vision: classificazione delle immagini e rilevamento degli oggetti (YOLO, OpenCV).
- NLP: analisi del sentiment, Transformers e app basate su LLM.
- Deep Learning: architetture CNN, LSTM e GNN.
- Integrazione Web: sviluppo di API REST per Django o Flask.
- Distribuzione: serializzazione del modello (Pickle/ONNX) tramite Docker, AWS o GCP.
Piattaforma Tecnica:
- AI: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost, Pandas.
- Web: Django, Flask, FastAPI.
- Data: EDA, Preprocessing e Visualizzazione.
Perché Scegliere Me?
Fornisco codice pronto per la produzione, non solo script. Ottieni un sistema completamente integrato, ben commentato e scalabile.
Contattami prima di ordinare con il tuo dataset e obiettivo per confermare la fattibilità!
Linguaggio di programmazione:
Python
•
R
•
SQL
•
Java
•
NoSQL
Framework:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Quali servizi di distribuzione ML offri? A: Mi specializzo nell’addestramento di modelli AI e ML
distribuzione di modelli usando Python Flask e integrazione Django. Costruisco API REST scalabili per collegare i tuoi modelli di machine learning a app web pronte per la produzione.
Puoi integrare modelli AI in app Django esistenti? A: Sì! Offro integrazione senza soluzione di continuità per modelli di deep learning e scikit-learn. Svilupperò l’architettura backend per gestire previsioni in tempo reale e elaborazione dati.
integrazione per modelli di deep learning e scikit-learn. svilupperò l'architettura backend per gestire predizioni in tempo reale e l'elaborazione dei dati.
Quali framework Python usi per le API ML?
A: Uso principalmente Python Flask e Django per un’integrazione robusta. Per requisiti di alte prestazioni, implemento anche FastAPI per servire i tuoi modelli di machine learning tramite endpoint RESTful.
Gestisci data science e preprocessing?
Assolutamente. I miei servizi di data science includono EDA, pulizia dei dati e feature engineering per garantire che il tuo modello AI personalizzato sia addestrato su dataset di alta qualità per la massima precisione.
Puoi distribuire modelli nel cloud?
Sì. Offro distribuzione di modelli ML su AWS, GCP e Azure. Uso Docker per containerizzare la tua app Flask o Django, assicurando una transizione fluida negli ambienti di produzione.
Che tipi di modelli AI puoi addestrare?
Addestro modelli NLP, Computer Vision (YOLO) e Predictive Analytics. Che si tratti di regressione, classificazione o reti neurali, garantisco prestazioni di alto livello.
Come ricevo l’integrazione finale di ML?
Ricevi il codice Python commentato, il modello serializzato (Pickle/ONNX) e una configurazione Flask/Django funzionante con README dettagliato per un deployment facile.
