Svilupperò modelli ml e CNN per classificazione e regressione
Ingegnere AI, agent AI, sistemi RAG e automazioni ML
Informazioni su questo servizio
Stai cercando una soluzione personalizzata di machine learning o deep learning che fornisca risultati precisi sui tuoi dati?
Svilupperò modelli ML e CNN per classificazione e regressione usando Python, TensorFlow, Keras, XGBoost e scikit-learn.
PERCHÉ SCEGLIERE ME?
- Ho creato AIRO, un orchestratore di ricerca ML con 6 agenti per esperimenti automatizzati
- Ho sviluppato un sistema di rilevamento tumori cerebrali usando VGG16 e Grad-CAM
- Esperienza con pipeline ML end-to-end, explainability e deployment
COSA OTTIENI:
- Modelli ML e deep learning personalizzati
- Modelli CNN per classificazione di immagini
- Preprocessing dei dati e ingegneria delle caratteristiche
- Ottimizzazione degli iperparametri e valutazione
- Spiegabilità SHAP e importanza delle caratteristiche
- Codice sorgente pulito e documentato
- Supporto per deployment con FastAPI o Streamlit
PERFETTO PER:
- Classificazione di immagini e visione artificiale
- Previsioni e analisi di business
- Imaging medico e progetti di ricerca
- Regressione su dataset strutturati
TECH STACK:
Python, TensorFlow, Keras, PyTorch, scikit-learn, XGBoost, SHAP, MLflow, FastAPI
Scrivimi prima di ordinare per discutere del tuo dataset e delle tue esigenze.
Linguaggio di programmazione:
Python
Framework:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
•
Altro
API:
Altro
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
Colab
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Di quali dati hai bisogno per iniziare?
Condividi il tuo dataset in formato CSV, Excel o immagine insieme alla variabile target e al tipo di problema. Gestirò tutto il preprocessing e la pulizia.
Puoi lavorare con dataset di immagini per modelli CNN?
Sì. Lavoro con dataset di classificazione di immagini, rilevamento oggetti e imaging medico. Uso TensorFlow, Keras e OpenCV per tutti i progetti CNN.
Quali metriche di valutazione fornisci?
Fornisco accuratezza, precisione, recall, F1 score, ROC-AUC, matrice di confusione e grafici di explainability SHAP — così puoi capire appieno le prestazioni del tuo modello.
Riceverò il codice sorgente?
Sì. Tutti i pacchetti includono codice sorgente completo, un README con istruzioni di setup e rapporto di valutazione del modello. La versione premium include la guida al deployment.
Puoi migliorare il mio modello esistente?
Sì. Condividi il tuo modello attuale e il dataset. Analizzerò i colli di bottiglia delle prestazioni, applicherò tuning degli iperparametri, ingegneria delle caratteristiche e ottimizzazione per migliorare accuratezza e generalizzazione.

