Costruirò modelli di machine learning e deep learning e pulirò i tuoi dati
Ingegnere di Machine Learning e Deep Learning
Informazioni su questo servizio
Costruisco modelli end-to-end di Machine Learning e Deep Learning con preprocessing completo dei dati. Dalla pulizia e trasformazione dei dati grezzi alla progettazione, addestramento e ottimizzazione dei modelli, consegno codice pulito, ben documentato e pronto per il deployment. Che si tratti di classificazione, regressione o computer vision, creerò una soluzione affidabile e scalabile su misura per il tuo progetto.
Linguaggio di programmazione:
Python
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SQL
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Colab
Framework:
Scikit-learn
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keras
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PyTorch
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Panda
API:
Google Cloud Vision API
Strumenti:
Quaderno jupyter
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opencv
•
tensorflow
•
Colab
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Di cosa hai bisogno da me per iniziare il progetto?
Una chiara definizione del problema, un esempio o l'intero dataset, e eventuali requisiti specifici (ad esempio, tipo di modello, precisione target, necessità di deployment). Se i tuoi dati necessitano di pulizia, inviami i dati così come sono—gestirò io il preprocessing.
Puoi lavorare con i miei dati disordinati o non strutturati?
Assolutamente. Il preprocessing dei dati fa parte del servizio. Pulisco, trasformo e preparo i tuoi dati affinché il modello funzioni al meglio.
Quali algoritmi o framework usi?
Scelgo le opzioni più adatte al tuo progetto—tra le più popolari ci sono Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow e Keras—coprendo compiti come classificazione, regressione, NLP e computer vision.
Spiegherai il modello così posso mantenerlo in futuro?
Sì. Fornisco codice ben commentato e un breve rapporto che descrive i passaggi sui dati, l'architettura del modello e come riaddestrarlo o aggiornarlo.
Offri anche deployment o integrazione?
Sì, posso aiutarti a distribuire il modello o integrarlo nella tua app o sito web per un costo aggiuntivo. Possiamo discutere l'ambito prima di iniziare.
E se il mio dataset è privato o sensibile?
I tuoi dati rimangono confidenziali. Posso firmare un NDA e seguire pratiche rigorose sulla privacy dei dati.

