Costruirò un modello di machine learning personalizzato e lo distribuirò con fastapi


Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Costruirò una soluzione di Machine Learning / Deep Learning su misura per il tuo progetto, dalla preprocessing dei dati a un modello addestrato con valutazioni appropriate e codice pronto per la produzione.
Ciò che posso consegnare: modelli di classificazione o regressione (dati tabulari) modelli di Deep Learning (PyTorch / TensorFlow) quando necessario
Pulizia dei dati, ingegneria delle caratteristiche e pipeline di training riproducibile
Valutazione del modello: accuratezza, F1, ROC-AUC / PR-AUC, MAE/RMSE + analisi degli errori
Deliverable pronti per la distribuzione (struttura pronta per FastAPI) + istruzioni chiare per l'installazione
Use case: previsione di churn, rilevamento di frodi/anomalie, forecasting, sistemi di scoring qualsiasi task di previsione personalizzato basato sul tuo dataset
Cosa riceverai: codice Python pulito (notebook/script) modello addestrato + pipeline di preprocessing report sulle metriche + raccomandazioni per miglioramenti documentazione per eseguire e testare
Prima di ordinare, inviami un messaggio con il tipo di dataset, la colonna target e l'obiettivo. Ti consiglierò il miglior pacchetto.
Parole chiave dello stack tecnologico: Python, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, FastAPI, Docker.
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FAQ
Traduzione automatica.
Cosa ti serve da me per iniziare?
Dataset (CSV/Excel/JSON), colonna target, obiettivo del problema e eventuali vincoli/scadenze.
Lavori su classificazione e regressione?
Sì, entrambi. Ti consiglierò l'approccio giusto in base ai tuoi dati e obiettivi.
Fornirai valutazioni e un rapporto?
Sì. Includo metriche e analisi degli errori per garantire che il modello sia affidabile.
Puoi gestire dataset sbilanciati?
Sì, pesi di classe, strategie di campionamento, tuning della soglia e valutazione PR/ROC corretta.
Fornisci il codice sorgente?
Sì, il codice sorgente pulito e documentato è incluso.
Puoi distribuire su cloud (AWS/GCP/Azure)?
Attualmente fornisco deliverable locali/pronti per Docker. La distribuzione su cloud può essere aggiunta in seguito.

