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Costruirò e ottimizzerò modelli di machine learning usando python
Specialista in Machine Learning, NLP
Classificato al 50° posto tra oltre 1.500 concorrenti nella competizione Trace the Ace NLP.
Il mio lavoro si concentra su Machine Learning e NLP end-to-end, dalla progettazione del progetto, EDA e fe...
Informazioni su questo servizio
Un progetto di machine learning forte non riguarda solo l'addestramento di un modello. Inizia con la comprensione dei dati, la scelta della strategia di validazione giusta e la costruzione di un workflow affidabile dal baseline alla valutazione finale.
Cosa offro:
- Analisi esplorativa dei dati (EDA)
- Pulizia e preprocessing dei dati
- Feature engineering e selezione
- Classificazione, regressione e clustering
- Strategia train/validation/test
- Confronto e selezione del modello
- Ottimizzazione degli hyperparameter <li Controlli di overfitting e data leakage
- Valutazione del modello e analisi degli errori
- Visualizzazioni e interpretazione dei risultati
- Codice Python pulito e riproducibile
- Documentazione in Standard e Premium
- Integrazione API Flask di base in Premium
Lavoro principalmente con Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn e librerie ML adatte.
Il mio workflow si concentra su basi solide, sperimentazioni sistematiche, diagnosi di performance deboli e miglioramenti dei risultati attraverso decisioni basate su evidenze.
Contattami prima di ordinare, soprattutto per progetti grandi o personalizzati, così posso confermare l'ambito, il pacchetto e i tempi di consegna.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
Colab
Framework:
Scikit-learn
•
Panda
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
Colab
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Cosa ti serve da me per iniziare?
Per favore, fornisci il dataset, la descrizione del problema, la variabile target se applicabile, l'output atteso, la metrica di valutazione se conosciuta e eventuali codici o risultati precedenti. Per progetti complessi, contattami prima di ordinare così posso confermare l'ambito appropriato.
Con quali tipi di problemi di machine learning lavori?
Lavoro principalmente con problemi di machine learning strutturati/tabulari, tra cui classificazione, regressione, clustering, modellazione predittiva, rilevamento di anomalie e compiti supervisionati o non supervisionati correlati.
Come scegli il modello giusto?
Non scelgo un modello solo in base alla popolarità. Prima studio i dati e la struttura del problema, stabilisco un baseline, confronto algoritmi adatti, li valuto con strategie di validazione appropriate e ottimizzo i candidati più forti.
Cosa succede se il modello ha scarse performance?
Diagnostico le performance scarse usando EDA, validazione, analisi degli errori e confronti tra modelli. Se non ci sono problemi di modellazione o implementazione, identifico limitazioni a livello di dataset come features deboli, etichette rumorose, squilibrio, incoerenze, shift di distribuzione o segnale predittivo limitato.
Puoi garantire una precisione specifica?
Nessun punteggio fisso può essere garantito prima di analizzare i dati. La performance dipende dalla qualità dei dati, dalla qualità del target, dal segnale disponibile, dalla configurazione di validazione e dalla difficoltà del problema. Mi concentro su miglioramenti affidabili, non su affermazioni di accuratezza artificiale.
Fai analisi degli errori?
Sì. Posso analizzare dove e perché il modello fallisce, identificare campioni o segmenti difficili e determinare se il miglioramento richiede dati migliori, features, modellazione o modifiche alla formulazione del problema.
Fornisci integrazione API o deployment?
L'integrazione API Flask è disponibile nel pacchetto Premium. La distribuzione leggera può essere discussa separatamente. MLOps in produzione o infrastrutture complesse AWS, GCP o Azure non sono incluse di default.
