Costruirò un modello di machine learning in python per classificazione e previsione
Informazioni su questo servizio
Hai bisogno di un modello di Machine Learning che funzioni davvero? Sei nel posto giusto.
Costruirò un modello di machine learning personalizzato in Python, su misura per il tuo
dataset e problema di business, che tu voglia classificare dati,
prevedere risultati o scoprire pattern nei tuoi numeri.
COSA SO FARE
Modelli di classificazione rilevamento spam, churn dei clienti,
previsione di malattie, tagging di sentiment & altro
Modelli di regressione e previsione previsioni di vendite,
previsione di prezzo, stima della domanda & altro
Preprocessing dei dati & Feature Engineering
Valutazione del modello & Ottimizzazione delle prestazioni
Codice Python pulito e commentato (scikit-learn)
COSA RICEVERAI
Modello ML addestrato pronto all’uso
Notebook Jupyter pulito con tutto il codice
Rapporto sulle prestazioni (accuratezza, F1, RMSE, ecc.)
Visualizzazioni dei dati & grafici
Spiegazione passo passo dei risultati
STRUMENTI & TECNOLOGIE
Python | Scikit-learn | Pandas | NumPy |
Matplotlib | Seaborn | Jupyter Notebook
PERCHÉ LAVORARE CON ME
Certificato in Data Science & AI
Esperienza pratica in progetti di classificazione & regressione
Comunicazione chiara & consegna puntuale
Revisioni fino alla tua soddisfazione
Codice completamente documentato che puoi capire & riutilizzare
PERFETTO PER-startup, studenti
Linguaggio di programmazione:
Python
•
SQL
Framework:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
Panda
API:
Visione artificiale Microsoft AI
•
Google Cloud Vision API
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
Excel
FAQ
Traduzione automatica.
Quali dati devo fornire?
Devi condividere il tuo dataset (CSV, Excel o formato simile) insieme a una descrizione chiara di cosa vuoi prevedere o classificare. Più i dati sono puliti, migliori saranno i risultati.
Cosa succede se il mio dataset è disordinato o incompleto?
Nessun problema! La pulizia di base dei dati e il preprocessing sono inclusi in tutti i pacchetti. Per dataset molto disordinati, consiglio il pacchetto Standard o Premium.
Potrai capire e riutilizzare il codice?
Assolutamente. Tutto il codice è scritto in Python pulito e commentato all’interno di un Jupyter Notebook, così puoi leggerlo, capirlo e riutilizzarlo facilmente — anche con conoscenze di base di Python.
Come posso sapere se il modello è abbastanza preciso?
Fornisco un rapporto completo sulle prestazioni con metriche come Accuracy, F1 Score, Precision, Recall (per classificazione) o RMSE, R² (per regressione) così puoi giudicare tu stesso la qualità.
Puoi distribuire il modello come API o app web?
Il deployment di base è incluso nel pacchetto Premium. Per deployment avanzato (API Flask, app Streamlit, hosting cloud), scrivimi e possiamo discutere un ordine personalizzato.

