Sfoglia categorie
Esplora
Fiverr Pro
Italiano
$
USD
Costruirò modelli di machine learning per previsione, classificazione e regressione
Ingegnere del software, automazione Python, sviluppo web e debugging
Sono un ingegnere AI e data scientist specializzato in Machine Learning, Deep Learning e Computer Vision, con base in Python. Creo pipeline end-to-end usando PyTorch, TensorFlow e Scikit-learn — dalla...
Informazioni su questo servizio
Sono un Data Scientist e ML Engineer specializzato in modelli predittivi, sistemi di classificazione e pipeline ML end-to-end. Costruisco modelli precisi, ben validati, con codice pulito e documentato, pronti per analisi o uso in produzione.
I MIEI SERVIZI PRINCIPALI
- Modelli predittivi: Classificazione, regressione e previsioni di serie temporali usando XGBoost, LightGBM, Random Forest e Scikit-learn
- Preparazione dei dati: Pulizia, EDA, feature engineering e visualizzazione
- Valutazione del modello: Ottimizzazione degli iperparametri, matrice di confusione, ROC-AUC, cross-validation
- Deep learning: Reti neurali con PyTorch, TensorFlow e Keras
TECH STACK
Python, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Pandas, NumPy, PyTorch, TensorFlow, OpenCV
PERCHÉ LAVORARE CON ME
- Notebook Jupyter (.ipynb) pulito, modulare, con commenti chiari.
- Modelli affidabili con validazione corretta e assenza di data leakage.
- Consegna rapida e consulenza post consegna.
- Comunicazione chiara e reattiva durante tutto il progetto.
_clre0j.jpg)
Linguaggio di programmazione:
Python
•
R
•
MATLAB
Framework:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Strumenti:
tensorflow
•
MLflow
•
Colab
FAQ
Traduzione automatica.
Cosa riceverò al termine del progetto?
Un notebook Jupyter pulito e commentato (.ipynb), il file del modello addestrato (.pkl, .joblib o .h5) e un report di valutazione delle performance con metriche e visualizzazioni rilevanti.
Hai bisogno di un dataset pulito o puoi lavorare con dati grezzi?
Posso lavorare con dataset grezzi, disordinati o incompleti. Questo include gestire valori mancanti, codificare variabili categoriche, scalare le feature e rilevare outlier prima di modellare.
Quali algoritmi e librerie usi?
A seconda del problema, utilizzo Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Random Forest, SVM o framework di deep learning come PyTorch e TensorFlow per compiti più complessi.
Puoi anche costruire modelli di Computer Vision o Deep Learning?
Sì. Costruisco classificatori di immagini basati su CNN e modelli di rilevamento oggetti YOLOv8, oltre ai modelli ML predittivi/tabellari.
In quale formato devo inviare i miei dati?
Esportazioni in CSV, Excel, JSON o SQL funzionano tutte. Se i tuoi dati richiedono scraping o sono archiviati altrove, discutiamone prima di ordinare così posso definire correttamente il scope del lavoro.
Puoi deployare il modello (API, web app, ecc.)?
Sì, questo è incluso nel pacchetto Premium — posso avvolgere il modello in un endpoint Flask/FastAPI o in una semplice demo Streamlit.
Cosa succede se il mio dataset è molto grande o cambiano i requisiti del progetto?
Inviami i dettagli prima di ordinare (o tramite un'offerta personalizzata) così posso darti una timeline e un prezzo accurati — dataset grandi o requisiti aggiuntivi potrebbero richiedere un preventivo su misura.
