Costruirò modelli di machine learning e analisi dei dati in python

La maggior parte dei progetti di ML fallisce prima ancora di iniziare il modello - i dati non supportano la domanda che si vuole porre, e nessuno controlla fino a settimane dopo. Ti avviso subito se questa è la tua situazione.

COSA OTTIENI

Un modello addestrato, il codice che lo ha prodotto e numeri di performance onesti - misurati su dati che il modello non ha mai visto.

PROBLEMI CHE GESTISCO

Prevedere risultati (churn, conversione, rischio, domanda). Classificazione. Clustering. Rilevamento di anomalie. Raccomandazioni. Non trovi quello che cerchi? Scrivimi.

COME LAVORO

Verifica che i dati possano supportare la domanda. Costruisci prima una baseline, perché un modello che non riesce a battere un semplice benchmark non vale la pena di essere deployato. Migliora con feature engineering e tuning. Riporta le performance onestamente, includendo ciò che il modello sbaglia.

PILASTRO

Python, scikit-learn, PyTorch, Pandas. XGBoost, foreste casuali, gradient boosting, regressione, clustering, reti neurali. R e SQL dove sono utili.

BACKGROUND

Ingegnere AI/ML che lavora su sistemi ML in produzione. AWS Certified Machine Learning - Specialty. 5.0 su 13 ordini.

Inviami il tuo dataset e cosa stai cercando di prevedere. Ti dirò se è fattibile prima che tu faccia l'ordine.