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Svilupperò e implementerò modelli di machine learning e deep learning di alta qualità
Ciao! Sono Ayesha Saddiqua, studentessa di Data Science e sviluppatrice Python. Mi specializzo in scripting Python, analisi dei dati, automazione e machine learning. Amo risolvere problemi, scrivere c...
Informazioni su questo servizio
Sono un Ingegnere di Machine Learning & Deep Learning specializzato nella progettazione, nell'addestramento e nell'implementazione di modelli pronti per la produzione. Collaboro con un team di supporto tecnico per garantire un'infrastruttura scalabile, sperimentazioni efficienti e un'implementazione senza problemi.
Il mio approccio mette in evidenza chiarezza tecnica, miglioramenti delle prestazioni misurabili e standard di codice manutenibili. Ogni progetto viene eseguito con metodologia strutturata e obiettivi aziendali allineati.
Servizi includono:
Sviluppo di modelli supervisionati e non supervisionati
ML classico (Classificazione, Regressione, Clustering)
Deep Learning (CNN, RNN, Transformers)
Feature Engineering e analisi di dati tabulari
Ottimizzazione e benchmarking dei modelli
Integrazione API/backend per il servizio di modelli
Implementazione cloud o on-premise (AWS, GCP, Azure, Docker)
Progettazione e documentazione di pipeline ML end-to-end
Piattaforma tecnologica: Python, SQL, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, MLFlow, Docker, FastAPI, Flask, PostgreSQL, MongoDB
Costruiamo soluzioni di ML intelligenti, scalabili e affidabili per il tuo business.
Linguaggio di programmazione:
Python
Framework:
Scikit-learn
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DeepPy
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keras
•
PyTorch
•
Panda
API:
IBM Watson riconoscimento visivo
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
Colab
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FAQ
Traduzione automatica.
Q1: Quali informazioni devo fornire per iniziare il progetto?
A: Dovrai condividere i requisiti del progetto, la descrizione dei dati e il problema che vuoi risolvere. Li esaminerò per decidere l'approccio di machine learning o deep learning più adatto al tuo caso.
Q2: Puoi implementare il modello addestrato per uso in tempo reale?
A: Sì, offro implementazione completa del modello su piattaforme cloud (AWS, GCP, Azure) o server locali usando Docker, FastAPI o Flask per un'integrazione senza problemi e prestazioni pronte per la produzione.
Q3: Che tipo di problemi puoi gestire?
A: Posso costruire e ottimizzare modelli supervisionati o non supervisionati, inclusi classificazione, regressione, clustering, visione artificiale e NLP usando Python, TensorFlow e PyTorch.
