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Costruiro e ottimizzerò modelli di regressione di machine learning in python
Ingegnere di intelligenza artificiale e apprendimento automatico
Ciao! Sono Prathamesh, ingegnere IA e ML specializzato in Python, Generative AI e Deep Learning.
Costruisco soluzioni intelligenti tra cui chatbot IA, applicazioni RAG, agent IA, modelli di machine l...
Informazioni su questo servizio
Sai di cercare un modello di regressione di Machine Learning affidabile?
Con 2 anni di esperienza in AI, Machine Learning e analisi predittiva, aiuto a trasformare dati grezzi in insight significativi usando Python.
COSA FARÒ:
Caricamento e comprensione dei dati
Pulizia e preprocessing dei dati
Gestione di valori mancanti e outlier
Ingegneria e selezione delle feature
Allenamento e confronto tra 7–8 modelli di regressione
Valutazione dei modelli usando R², MAE, RMSE e MAPE
Hyperparameter tuning usando GridSearchCV o RandomizedSearchCV
Selezione e consegna del modello con le migliori performance
ALGORITMI: Regressione lineare, Ridge, Lasso, Albero decisionale, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost e CatBoost.
TECNLOGIE: Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Jupyter Notebook e Google Colab.
CIO' CHE OTTieni:
Codice Python pulito e organizzato
Modello addestrato e confronto delle performance
Valutazione e ottimizzazione del modello
Consegna professionale del progetto
Offro soluzioni end-to-end di regressione nel ML per progetti business, accademici e analisi predittiva.
Contattami prima di ordinare per discutere il dataset e i requisiti!
Linguaggio di programmazione:
Python
•
MATLAB
•
SQL
•
Colab
•
NoSQL
Framework:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Devo fornire il mio set di dati?
Sì, per favore allega il tuo dataset in CSV, Excel o altro formato supportato. Se non hai un dataset, contattami prima per discutere i requisiti del progetto e le opzioni disponibili.
Quali algoritmi di regressione userai?
Posso addestrare e confrontare 7–8 algoritmi di regressione, tra cui Regressione Lineare, Random Forest, Albero Decisionale, XGBoost, CatBoost e Gradient Boosting. La scelta dipende dal tuo dataset e dai requisiti del progetto.
Fornisci ottimizzazione degli iperparametri?
Sì! Uso GridSearchCV o RandomizedSearchCV per ottimizzare il modello di regressione con le migliori performance e migliorare la sua resa in base a metriche di valutazione appropriate.
Cosa riceverò dopo il completamento del progetto?
Riceverai il codice Python, lo Jupyter Notebook, i risultati del confronto tra modelli, le metriche di valutazione e il file del modello addestrato. Ulteriori deliverables possono essere discussi prima dell'ordine.
