Costruirò e addestrerò un modello di machine learning per i tuoi dati

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Data Scientist e sviluppatore Full Stack

Sono un Data Scientist e ML Engineer con 2 anni di esperienza pratica e una laurea in Data Science. Addestro modelli di machine learning e deep learning su GPU, tra cui computer vision, NLP e forecast...
Informazioni su questo servizio

Hai dati ma nessun modello? Addestramento che richiede giorni sul tuo laptop? Precisione che crolla sui dati reali?


È quello che risolvo io.


Inviami il tuo dataset e obiettivo, e io addestrerò, valuterò e consegnerò un modello di cui puoi fidarti, con risultati spiegati in modo semplice.


Come lo risolvo

  • Training accelerato con GPU per più velocità e modelli più grandi
  • ML classico con scikit-learn e XGBoost per classificazione e regressione
  • Deep learning con PyTorch e TensorFlow per immagini, testo e sequenze
  • Fine-tuning di modelli preaddestrati come BERT e LLMs sui tuoi dati
  • Pulizia dei dati, feature engineering e EDA prima di iniziare l'addestramento
  • Ottimizzazione degli iperparametri e cross-validation per ottenere il massimo dai tuoi dati
  • Valutazione chiara con accuracy, precision, recall, F1 e confusion matrix


Come cambia per te

  • Un modello funzionante addestrato in ore, non giorni
  • Numeri di performance onesti, testati su dati non visti
  • Codice Python pulito, riproducibile e di tua proprietà
  • Nessun costo GPU o configurazione da parte tua


Ti dirò in anticipo quale precisione i tuoi dati possono realisticamente raggiungere.



Scrivimi con il tuo dataset e obiettivo prima di ordinare. Lo controllerò e ti consiglierò il pacchetto giusto.

Expertise:

Elaborazione immagini

•

Apprendimento delle funzioni

Linguaggio di programmazione:

Python

•

R

•

MATLAB

•

SQL

•

Amazon SageMaker

API:

Visione artificiale Microsoft AI

•

Amazon Rekognition

Strumenti:

Quaderno jupyter

•

opencv

•

OpenNN

•

tensorflow

•

SimpleCV

•

CVAT

Framework:

Scikit-learn

•

DeepPy

•

keras

•

PyTorch

•

Panda

•

tensorflow

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