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Svilupperò modelli di classificazione e previsione
Sviluppatore di prodotti digitali
Ciao! Sono un ingegnere del software con 3 tirocini in produzione. Ho rilasciato una funzionalità usata da più di 500 utenti attivi e con oltre 10.000 inserimenti in produzione. Sono stato tra i primi...
Informazioni su questo servizio
Benvenuto! Vuoi sbloccare il potere dei tuoi dati con soluzioni di Machine Learning e Data Science ad alte prestazioni? Mi specializzo nello sviluppo di modelli di classificazione e di previsione precisi, pensati per risolvere problemi complessi di business.
Ciò che offro:
- Modelli predittivi: previsioni di vendite, churn dei clienti e analisi delle tendenze.
- Compiti di classificazione: classificazione binaria e multi-classe, analisi del sentiment e rilevamento di frodi.
- Deep Learning: reti neurali personalizzate (ANN, CNN, RNN) usando TensorFlow, Keras e PyTorch.
- Data Science: pulizia dei dati, preprocessing e analisi esplorativa dei dati (EDA).
- Serie temporali: previsioni avanzate e riconoscimento di pattern.
Algoritmi & competenze:
- Regressione lineare/logistica, alberi decisionali, foresta casuale.
- XGBoost, LightGBM, Gradient Boosting.
- SVM, KNN e clustering (K-Means).
- Ottimizzazione del modello e tuning degli iperparametri.
Strumenti & tecnologie:
- Python (Pandas, NumPy, Scikit-Learn).
- Jupyter Notebook, Google Colab, VS Code.
- Visualizzazione dei dati (Matplotlib, Seaborn).
Perché lavorare con me?
- Qualità professionale: codice pulito, ottimizzato e ben documentato.
- Orientato alla precisione: focus su risultati di alta precisione e validazione robusta.
Contattami prima di effettuare un ordine!
Linguaggio di programmazione:
Python
•
R
•
SQL
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
opencv
•
tensorflow
•
Excel
Framework:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
keras
•
PyTorch
•
tensorflow
Il mio portfolio
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FAQ
Traduzione automatica.
Qual è la differenza tra classificazione e predizione? Quale mi serve?
La classificazione assegna gli input a categorie discrete (spam/non spam, abbandono cliente: sì/no, malattia: presente/assente). La predizione (regressione) stima un valore continuo (vendite il mese prossimo, prezzo della casa, valore del cliente nel tempo). Dimmi qual è la tua variabile target e ti consiglierò l'approccio giusto.
Con quali tipi di dati lavori?
I dati tabulari/strutturati (CSV, Excel, esportazioni SQL) sono il focus principale di questo servizio. Per classificazione di immagini, consulta il mio servizio separato di classificazione immagini.
Quali algoritmi e librerie usi?
scikit-learn, XGBoost, LightGBM e CatBoost per la maggior parte dei problemi tabulari. Per deep learning su dati strutturati, PyTorch. Scelgo in base alla dimensione del dataset, ai tipi di feature e ai requisiti di interpretabilità.
Cosa devo fornire?
Il tuo dataset (CSV o Excel va bene), la colonna che vuoi predire e qualsiasi contesto sul problema — settore, vincoli, cosa significa "buono" per te.
Il mio dataset è disordinato — valori mancanti, formattazione incoerente. Puoi comunque lavorarci?
Sì. La pulizia e il preprocessing dei dati (gestione dei null, codifica categorici, trattamento degli outlier, feature engineering) sono inclusi nel processo.
Come fai a essere sicuro che il modello si generalizzi e non si limiti a overfittare?
Utilizzo cross-validation, suddivisioni corrette train/val/test e riporto le metriche sui dati riservati. Segnalerò eventuali overfitting e applicherò regolarizzazione o resampling (SMOTE per classi sbilanciate) se necessario.
Cosa riceverò come consegna?
Un file del modello addestrato, uno script o notebook Python pulito con l'intero pipeline (preprocessing → training → valutazione), grafici di importanza delle feature e un riassunto scritto dei risultati e delle scoperte principali.
