Costruirò modelli di machine learning e deep learning
Ingegnere AI ML, Computer Vision, RAG, Deep Learning
Livello 1
Ha soddisfatto determinati criteri di prestazione e mostra un forte potenziale nel marketplace.
Informazioni su questo servizio
Hai bisogno di una soluzione personalizzata di Machine Learning o Deep Learning in Python? Creo, addestro, valuto e miglioro modelli per dataset reali e applicazioni di ricerca o business.
Posso aiutarti con:
Classificazione, regressione e clustering
Previsioni e forecast
ANN, CNN, RNN, LSTM e reti personalizzate
Pulizia e preprocessing dei dati
Feature engineering e selezione
Training del modello e tuning degli hyperparameter
Valutazione delle performance e visualizzazione
Confronto e ottimizzazione dei modelli
PyTorch, TensorFlow, Keras e Scikit-learn
Integrazione del modello e supporto API di base
Seleziono l’approccio in base ai tuoi dati, obiettivi e requisiti di performance. Riceverai codice Python organizzato, risultati testati e documentazione basata sul pacchetto scelto.
Contattami prima di ordinare così posso rivedere il tuo dataset, output target e scope del progetto.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
MATLAB
•
Colab
•
NoSQL
•
MLflow
Framework:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
SimpleCV
•
keras
•
PyTorch
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Di quali informazioni hai bisogno prima di iniziare il progetto?
Per favore condividi il tuo dataset o dati di esempio, l'obiettivo del progetto, il risultato desiderato, eventuali framework preferiti e eventuali requisiti di performance.
Puoi aiutarmi se il mio dataset necessita di preprocessing?
Sì. Posso gestire valori mancanti, pulizia dei dati, normalizzazione, codifica, selezione delle caratteristiche e altri preprocessing a seconda del progetto.
Quali framework di Machine Learning usi?
Lavoro principalmente con Scikit-learn, PyTorch e TensorFlow/Keras. Seleziono il framework in base al problema e ai requisiti del progetto.
Puoi confrontare più modelli di Machine Learning?
Sì. In pacchetti adatti, posso addestrare e confrontare più algoritmi usando metriche di valutazione appropriate e consigliare il modello più adatto in base ai risultati.
Riceverò il codice sorgente?
Sì. Riceverai codice sorgente Python organizzato o notebook in base al pacchetto scelto.
Puoi distribuire o integrare il modello addestrato?
Sì. È possibile fornire un'integrazione di base e discutere separatamente i requisiti di API o deployment in base alla piattaforma di destinazione.
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