Costruirò dashboard streamlit per il modello di rilevamento frodi con carta di credito

Costruirò un modello di rilevamento frodi con carta di credito pronto per la produzione con una dashboard interattiva Streamlit.

Ciò che otterrai:

Modello XGBoost ad alta recall che raggiunge 0.92 di recall su dati altamente sbilanciati

Spiegabilità SHAP per identificare i principali driver delle frodi (V14, V17, ecc.)

Pipeline completa end-to-end, inclusa la preprocessing dei dati, l'addestramento e la valutazione del modello

Dashboard Streamlit pulita e interattiva con previsioni in tempo reale

Codice Docker-ready con documentazione e README

Raccomandazioni di business per casi di prevenzione delle frodi nel mondo reale

Stack tecnologico: Python, XGBoost, SHAP, Pandas, Streamlit, Docker

Questo servizio è ideale per aziende fintech, banche, processor di pagamenti o chiunque lavori con dati di transazioni e abbia bisogno di una soluzione affidabile di rilevamento frodi.

Perché lavorare con me:

Forte attenzione a soluzioni pronte per la produzione e ben documentate

Esperienza nella creazione di sistemi ML deployabili con metriche chiare

Codice pulito e consegna professionale

Ti consegnerò:

- Modello completamente funzionante + dashboard

- Codice sorgente con documentazione

- Istruzioni chiare per eseguire il progetto

Contattami prima di ordinare con le tue esigenze. Non vedo l'ora di lavorare con te