Costruirò un modello di ML usando machine learning, deep learning con Python, data science e AI
Soluzioni di AI e Data Science in ML, Gen AI, NLP e Computer Vision
Informazioni su questo servizio
Costruire un modello di Machine Learning è facile; farlo funzionare sui dati reali è la parte difficile.
Abbiamo 6 anni di esperienza nel offrire soluzioni nel campo del machine learning, deep learning e data science usando Python.
Soluzioni di Machine Learning:
- Machine learning supervisionato
- Classificazione
- Regressione
- Clustering
- Classificazione del testo
- Analisi dei dati
- Analisi semantica
- Reti neurali
- Analisi delle serie temporali
- Previsioni delle serie temporali
- Ottimizzazione degli iperparametri
- e molto altro usando tecniche di machine learning
Soluzioni di Deep Learning:
- Reti neurali convoluzionali
- ANN, RNN
- Progetti di deep learning di base
- Classificazione delle immagini
- Rilevamento di oggetti usando modelli di deep learning
- Segmentazione degli oggetti
- Annotazioni dei dataset
- Progetti basati sul riconoscimento facciale usando modelli di deep learning
- Rilevamento e riconoscimento facciale
- Long Short Memory (LSTM)
- Analisi dei veicoli
Strumenti
- Python
- Juypter Notebook
- Colab
- VS Code
NOTA IMPORTANTE:
Discuti i requisiti prima di effettuare l'ordine.
Le tariffe variano in base alla complessità del problema, alle specifiche richieste e alle aspettative di precisione.
Grazie e cordiali saluti,
Muhammad Umair
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Cosa devo fornire per iniziare?
Basta che tu mi fornisca il tuo dataset (CSV, Excel o SQL) e una descrizione chiara del tuo obiettivo (ad esempio, "Voglio prevedere se un cliente churna in base a questi dati").
Fornisci il Source Code?
Sì! Tutti i pacchetti includono il codice sorgente Python pulito e commentato (Jupyter Notebook o file .py) così puoi eseguire e verificare il modello da solo.
Puoi deployare il modello come un'App?
Sì, nel pacchetto Premium (o come offerta personalizzata), posso deployare il tuo modello usando Streamlit così puoi interagire con esso tramite un'interfaccia web senza scrivere codice.
Quali librerie Python usi?
Utilizzo librerie standard del settore come Pandas, NumPy, Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, Matplotlib e Seaborn.
Qual è la differenza tra Classification e Regression?
La Classification prevede una categoria (ad esempio "Sì/No", "Spam/Non Spam", "Gatto/Cane"), mentre la Regression prevede un numero continuo (ad esempio "Prezzo", "Temperatura", "Ricavi di vendita"). Gestisco entrambi i tipi di problemi.
Quando dovrei scegliere Deep Learning rispetto al Machine Learning standard?
Il ML standard (Random Forest, SVM) è ottimo per dati strutturati (fogli Excel). Il Deep Learning (Reti Neurali) è migliore per dati complessi come immagini, serie temporali di grandi dimensioni o quando hai bisogno di maggiore precisione su dataset massivi.

