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Costruirò un'app web di previsione machine learning usando Python
Sviluppatore Python, applicazioni di Machine Learning e AI
Sono uno sviluppatore Python e studente di BS Robotics con esperienza pratica in machine learning e applicazioni di AI. Ho creato Annie V1, un assistente AI incentrato sulla privacy usando Python, SQL...
Informazioni su questo servizio
Hai bisogno di un modello di Machine Learning che possa fare previsioni dal tuo dataset?
Costruirò un modello di classificazione personalizzato usando Python e Scikit-learn. Posso pulire e preprocessare i tuoi dati, addestrare modelli adatti, valutare le loro performance e fornire codice sorgente chiaro e commentato.
A seconda del pacchetto scelto, il tuo progetto potrebbe includere:
- Preprocessing e pulizia dei dati
- Codifica delle caratteristiche categoriche
- Creazione del modello di Machine Learning
- Confronto e valutazione dei modelli
- Punteggio di accuratezza, matrice di confusione e rapporto di classificazione
- Test del modello e ottimizzazione di base
- Modello salvato con Joblib
- Simple Gradio prediction web app
- Codice sorgente Python commentato
- Istruzioni per eseguire il progetto
Ho realizzato un completo Conversation Interest Predictor usando classificazione con Decision Tree, pipeline di Scikit-learn, cross-validation, Joblib e Gradio.
Posso lavorare su progetti di classificazione come:
- Previsione delle performance degli studenti
- Previsione del comportamento dei clienti
- Previsione dell'interesse nelle conversazioni
- Previsione degli esiti dei dipendenti
- Previsione di pass/fail
- Altri compiti di classificazione di dati strutturati
Contattami prima di ordinare così posso rivedere il tuo dataset, la variabile target e i requisiti del progetto.
Nota: Modello
Linguaggio di programmazione:
Python
Framework:
Scikit-learn
•
Panda
•
Altro
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
Excel
•
Colab
•
Altro
FAQ
Traduzione automatica.
1. Che tipo di progetti di Machine Learning accetti?
Lavoro su progetti di classificazione di dati strutturati come previsione delle performance degli studenti, comportamento dei clienti, pass/fail, esiti dei dipendenti e compiti simili.
2. Devo fornire il dataset?
Sì. Fornisci il dataset in formato CSV o Excel insieme a una breve spiegazione delle colonne e della variabile target che vuoi prevedere.
3. Puoi garantire una precisione specifica?
No. La precisione del modello dipende dalla qualità, quantità, equilibrio e rilevanza del dataset. Valuterò correttamente il modello, ma non posso garantire una percentuale di accuratezza fissa.
4. Cosa riceverò con il codice sorgente?
Riceverai codice Python organizzato con commenti utili. A seconda del pacchetto, questo può includere preprocessing, training del modello, valutazione, salvataggio del modello e un'interfaccia di previsione Gradio.
5. Quali algoritmi di Machine Learning usi?
Seleziono l'algoritmo di classificazione più adatto in base al dataset. Potrebbe includere Decision Tree, regressione logistica, Random Forest, K-Nearest Neighbors o un altro modello di Scikit-learn appropriato.
6. Costruirai un'interfaccia web per il modello?
Una semplice app web di previsione Gradio è inclusa solo nel pacchetto Premium. I pacchetti Basic e Standard si concentrano principalmente sullo sviluppo e la valutazione del modello.
7. Fornisci deployment su cloud o integrazione API?
Il deployment su cloud e l'integrazione API personalizzata non sono inclusi nei pacchetti attuali. Questi possono essere discussi separatamente in base ai requisiti del progetto.
8. Devo contattarvi prima di ordinare?
Sì. Contattami prima di effettuare l'ordine così posso rivedere il tuo dataset, variabile target, output atteso e ambito del progetto.
