Creerò un'app web di machine learning con demo live


Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
WEB APP DI MACHINE LEARNING Progetto AI Full Stack
Cerchi un progetto ML completo e funzionante con demo live?
Ti costruirò un'app web di machine learning completamente deployata
addestrata su un dataset reale con un'interfaccia utente interattiva e bella da vedere.
COS'È CHE RENDERE QUESTO DIVERSO
La maggior parte dei venditori consegna un semplice notebook Jupyter. Io consegno
un WEB APP LIVE con un URL reale che chiunque può aprire e usare.
COSA OTTIENI
train.py Script di training pulito e commentato
app.py Backend API REST Flask
index.html Interfaccia frontend interattiva e bella
Dataset reale incluso
Valutazione completa Accuratezza, Precisione, Recall, F1, ROC-AUC
Deployment live su Hugging Face e GitHub Pages
README passo passo con istruzioni
STACK TECNOLOGICO
Python · Scikit-learn · Flask · Pandas · NumPy · HTML CSS JS
PERFORMANCE DEL MODELLO
Oltre l'80% di accuratezza
Confusion Matrix inclusa
Rapporto di Cross Validation
Punteggio ROC AUC
PERFETTO PER
Progetti di fine anno universitari e di college
Portfolio per candidature di lavoro
Imparare ML con un esempio reale funzionante
Chiunque abbia bisogno di un URL demo live
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IT Student , Web Developer
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Lingue
Urdu, Inglese
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FAQ
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Puoi usare il mio dataset invece?
Sì! Ordina il pacchetto Premium e inviami il tuo dataset. Addestrerò il modello sui tuoi dati e adatterò tutte le funzionalità di conseguenza.
Mi spiegheresti il codice?
Assolutamente. Ogni file è completamente commentato. Includo anche un README con istruzioni passo passo. Per gli ordini Premium fornisco una video-registrazione del walkthrough.
Questo funzionerà per la consegna universitaria?
Sì. Il progetto include un dataset reale, codice pulito, metriche di valutazione complete e un URL demo live — esattamente quello che richiedono la maggior parte dei progetti ML universitari.
Puoi aggiungere altri modelli di machine learning?
Sì — nel pacchetto Premium confronto 3 modelli (Regressione Logistica, Random Forest, SVM) con una tabella di confronto completa.
Devo conoscere Python per usare questo?
No. Ricevi un file zip, un README con i comandi esatti per eseguirlo, e sono disponibile per supporto se hai bisogno.

