Farò attività di apprendimento automatico, intelligenza artificiale, visione artificiale in Python
Ingegnere di Machine Learning e Data Scientist
Informazioni su questo servizio
Ciao, ho oltre 7 anni di esperienza in Machine Learning e Deep Learning con Python per vari progetti, tra cui Data Visualization, Data Preprocessing e Model Training/Testing, usando Jupyter Notebook e Google Colab insieme a diversi pacchetti e framework Python.
Cosa offro:
Modelli personalizzati di Machine Learning e Deep Learning
Pulizia e preprocessing dei dati
Analisi esplorativa dei dati (EDA)
Feature Engineering e selezione
Rilevamento di outlier e gestione dei valori mancanti
La mia esperienza include anche:
Tecniche di regressione (Lineare, Logistica, Multipla)
Modelli di classificazione (Decision Trees, Random Forest, SVM)
Clustering (K-Means, Hierarchico)
Architetture di Deep Learning (CNN, RNN, LSTM)
Natural Language Processing (NLP)
Analisi di serie temporali
Integrazione di OpenAIs ChatGPT-4, ChatGPT-3, Gemini AI in vari settori.
Strumenti che utilizzo:
Python, R
Jupyter Notebook, Google Colab
Pandas, NumPy, TensorFlow, PyTorch, Matplotlib, Seaborn
Bonus! Fornisco un video esplicativo registrato che mostra il codice del progetto e dimostra i risultati in tempo reale.
Contattami prima di effettuare l'ordine!
Tag: Machine Learning | Deep Learning | Python | AI | OpenAI | Data Science | Computer Vision | nlp | cnn
Linguaggio di programmazione:
Python
•
R
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MATLAB
•
SQL
•
Colab
Framework:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Su quali tecniche di machine learning ti specializzi?
Mi specializzo in diverse tecniche di machine learning, tra cui regressione (lineare, logistica), classificazione (decision trees, random forests, SVM), clustering (K-Means) e deep learning (CNN, RNN, LSTM). Ho anche esperienza in natural language processing e analisi di serie temporali.
Quali strumenti e framework usi per i tuoi progetti?
Principalmente utilizzo Python come linguaggio di programmazione, insieme a strumenti come Jupyter Notebook e Google Colab. Lavoro con librerie come Pandas, NumPy, TensorFlow, PyTorch, Matplotlib e Seaborn per analisi dei dati, training dei modelli e visualizzazione.
Puoi spiegare la tua esperienza con il deep learning?
Ho molta esperienza nella creazione e nell'addestramento di modelli di deep learning, in particolare Convolutional Neural Networks (CNN) per dati immagine e Recurrent Neural Networks (RNN) per dati sequenziali. Utilizzo framework come TensorFlow e PyTorch per implementare questi modelli.
Come garantite la qualità e l'accuratezza dei vostri modelli?
Utilizzo vari metriche di valutazione come accuratezza, precisione, recall, F1 score e confusion matrix per valutare le prestazioni del modello. Inoltre, eseguo cross-validation e tuning degli iperparametri per ottimizzare l'accuratezza e l'affidabilità del modello.
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