Costruirò un modello di machine learning usando python e scikit learn
AI, Machine Learning, Data Analyst, Data Science
Informazioni su questo servizio
Cerchi una soluzione affidabile di Machine Learning per il tuo dataset? Posso aiutarti a costruire, addestrare e valutare un modello di machine learning usando Python e Scikit-learn.
Lavorerò con il tuo dataset per creare un flusso di lavoro strutturato di machine learning, dalla preprocessing e esplorazione dei dati all'addestramento, valutazione e ottimizzazione del modello.
Ciò che fornirò:
- Pulizia e preprocessing dei dati
- Analisi esplorativa dei dati (EDA)
- Feature engineering e preparazione dei dati
- Modelli di classificazione o regressione
- Addestramento e test del modello
- Valutazione delle performance usando metriche appropriate
- Ottimizzazione degli iperparametri e miglioramento del modello
- Codice sorgente Python pulito e organizzato
- Analisi delle performance e documentazione chiare
Strumenti & Tecnologie:
Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn
Se hai bisogno di un modello di classificazione o regressione, ti fornirò una soluzione strutturata su misura per il tuo dataset e le tue esigenze di progetto.
Contattami prima di ordinare se hai requisiti specifici o un dataset grande/complesso.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
MATLAB
•
SQL
•
Colab
Framework:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
opencv
•
tensorflow
•
Colab
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Su che tipo di progetti di machine learning lavori?
Lavoro sia su problemi di classificazione che di regressione usando Python e Scikit-learn.
Di cosa hai bisogno da me per iniziare il progetto?
Di solito ho bisogno del dataset, di una breve descrizione del progetto e di eventuali requisiti o obiettivi specifici che hai.
Puoi lavorare con il mio dataset?
Sì. Posso lavorare con il tuo dataset e svolgere il preprocessing, l'analisi, il feature engineering, l'addestramento e la valutazione necessari.
Quali algoritmi di machine learning usi?
A seconda del problema e del dataset, posso usare algoritmi come Regressione Lineare, Regressione Logistica, Alberi Decisionali, Random Forest, KNN, SVM, Naive Bayes, XGBoost e altri modelli di Scikit-learn adatti.
5. Riceverò il codice sorgente Python?
Sì. Il progetto completato include codice sorgente Python pulito e organizzato secondo il pacchetto scelto.
Puoi ottimizzare e tuningare il modello?
Sì. Posso eseguire il tuning degli iperparametri e confrontare diversi modelli per aiutare a ottenere migliori performance.

