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Addestrerò, testerò e ottimizzerò modelli di machine learning in python
Pulisci, analizza e visualizza i tuoi dati in una sola soluzione
Offro una soluzione dati completa ALL-IN-ONE per pulire, analizzare, visualizzare e trasformare i tuoi dati in insight utili. Gestisco valori mancanti, duplicati, errori, eseguo analisi delle tendenze...
Informazioni su questo servizio
Effettuerò un'analisi completa dei dati e costruirò modelli di machine learning per aiutarti a fare previsioni accurate e basate sui dati usando Python, Pandas e scikit-learn.
Dalla pulizia dei dati, analisi esplorativa (EDA), gestione dei valori mancanti, all'addestramento dei modelli ML e al loro deployment con Flask o FastAPI, offro soluzioni di machine learning end-to-end su misura per te.
Cosa otterrai:
- Analisi approfondita dei dati con visualizzazioni e insight riassuntivi
- Rilevamento di outlier e trattamento dei valori mancanti
- Training di modelli ML (regressione e classificazione)
- Modelli avanzati: XGBoost, Random Forest, SVM e altri
- Ottimizzazione degli iperparametri e valutazione del modello (cross-validation)
- Deployment API usando Flask o FastAPI (solo Gold Package)
- Deliverables finali: Jupyter Notebook, file del modello addestrato (.pkl/.joblib), o report dettagliato in PDF
Tecnologia:
Excel
•
Fogli Google
•
Python
•
SQL
FAQ
Traduzione automatica.
Q: Con che tipo di dati puoi lavorare?
A: Posso lavorare con dataset strutturati come CSV, Excel, JSON o database SQL. Che si tratti di vendite, sanità, marketing, finanza o altri settori — posso aiutarti a pulire, analizzare e modellare i tuoi dati.
Q: Quali modelli di machine learning usi?
A: Utilizzo modelli ML popolari come Regressione Lineare, Regressione Logistica, Alberi Decisionali, Random Forest, XGBoost, Support Vector Machines (SVM), KNN e altri — a seconda dei tuoi dati e obiettivi.
Q: Quali strumenti e librerie usi?
A: Uso principalmente Python con librerie come Pandas, NumPy, matplotlib, seaborn, scikit-learn, XGBoost, e per il deployment: Flask o FastAPI.
Q: Mi spiegherai i risultati?
A: Assolutamente! Fornirò visualizzazioni chiare, report riassuntivi e spiegazioni dei risultati del modello così capirai cosa fa il modello e cosa significano le previsioni.
Q: Puoi deployare il modello come API?
A: Sì, nel Gold Package offro integrazione API usando Flask o FastAPI in modo che il tuo modello possa essere usato in applicazioni o siti web.
Q: Riceverò il codice sorgente e i file del modello?
A: Sì, consegnerò il completo Jupyter Notebook, il file del modello addestrato (.pkl o .joblib) e eventuali altri file come report o visualizzazioni — in base al pacchetto scelto.
Q: Puoi gestire valori mancanti e outlier?
A: Sì, identificherò e tratterò dati mancanti e outlier usando le migliori pratiche per assicurare che il tuo dataset sia pulito e pronto per il modeling.
