Costruirò e distribuirò il modello di machine learning pytorch tensorflow per te


Informazioni su questo servizio
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competizione kaggle, classificazione, regressione, classificazione delle immagini, nlp, bert, cnn, deployment con streamlit
*95% di precisione sui dati di test. Il risultato finale dipende dalla qualità del tuo dataset. Testo 7 modelli e consegno quello migliore.
Costruirò e addestrerò 7 modelli di ML in Python usando scikit-learn per trovare il migliore per il tuo dataset. Otterrai il modello con le migliori prestazioni, il codice completo e un report della Confusion Matrix.
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FAQ
Traduzione automatica.
❓1 : Quali 7 modelli testerai?
A: Regressione logistica, Random Forest, SVM, XGBoost, KNN, albero decisionale e rete neurale MLP. Testo tutti e 7 e ti do quello con la precisione più alta sui tuoi dati.
❓2: Di cosa hai bisogno da me per iniziare?
A: Basta inviarmi il tuo dataset CSV/Excel con la colonna target/etichetta. Dimmi cosa vuoi prevedere. Se i dati sono disordinati, li pulirò anche io per te.
❓3: Garantisci un'accuratezza del 95%?
A: La precisione superiore al 95% si ottiene sul dataset demo Iris. La precisione finale dipende al 100% dalla qualità, dimensione e caratteristiche dei tuoi dati. Ti darò il miglior modello possibile tra i 7 che testerò e condividerò i risultati completi.
❓4: Cosa riceverò alla consegna?
A: Riceverai: 1. Il file del modello .pkl più performante, 2. Codice Python completo/notebook, 3. Matrice di confusione + rapporto di accuratezza, 4. Un breve video/Loom che spiega i risultati
❓5: Puoi spiegare il modello e aiutare anche dopo?
A: Sì. Spiegherò quale modello è stato il migliore e perché. Offro anche 3 giorni di supporto gratuito per eventuali dubbi o piccole modifiche dopo la consegna.

