Costruirò un'app web alimentata da AI con modello di machine learning e backend Flask

Costruirò un'applicazione web completa di AI e machine learning, dal training del modello a un'interfaccia utilizzabile in diretta.

Ciò che ottieni:

- Modello di machine learning addestrato sui tuoi dati o su dataset pubblici

- API REST Flask che fornisce le predizioni del modello

- Interfaccia web pulita per interagire con il modello

- Metriche di valutazione del modello (accuratezza, ROC-AUC, matrice di confusione)

- URL condivisibile e deployato

- Codice sorgente con documentazione

Modelli e tecniche con cui lavoro:

- Classificazione: Random Forest, Regressione Logistica, SVM, Alberi decisionali

- Regressione: Regressione lineare, Ridge, Lasso

- Computer Vision: Rilevamento oggetti con YOLOv8, classificazione immagini con EfficientNet

- Gestione dati: SMOTE per dati sbilanciati, pipeline di preprocessing, feature engineering

Il mio lavoro comprovato:

- Previsione default carta di credito: Random Forest, 30000 record, 83% di accuratezza, 0.91 ROC-AUC

- Sistema ibrido di rilevamento oggetti: YOLOv8 ed EfficientNet-B0, 85% di accuratezza, 43 FPS

Ciò di cui ho bisogno da te:

- Il tuo dataset o descrizione del problema

- Quale previsione o decisione dovrebbe prendere l'app

- Qualsiasi preferenza di modello specifico o ti consiglierò quello più adatto

Scrivimi prima di ordinare. Valuterò i tuoi dati e ti darò una valutazione onesta