Costruirò un modello di machine learning per classificazione, regressione o clustering
Data Scientist, ML Engineer, esperto di Python
Informazioni su questo servizio
Costruisco modelli di machine learning pratici e ben valutati in Python, specializzati in dati strutturati/tabulari: classificazione, regressione e clustering.
Formazione: MS Data Science (FAST-NUCES), fondamenti di matematica. Ho progettato un modello di deep learning personalizzato (Residual Gated Attention Transformer) per la previsione del carico elettrico con R²=0.9828, migliorando del 33,7% rispetto alla baseline, addestrato su oltre 48.000 campioni reali.
COSA ottieni:
Modello addestrato con metriche di performance chiare
Spiegazione dell'algoritmo usato e del motivo
Codice Python pulito e documentato
Visualizzazioni dei risultati (matrice di confusione, grafici di previsione)
AMBITO ATTUALE: dati strutturati/tabulari (CSV, Excel). Se si tratta di progetti di image, audio o NLP/deep learning avanzato, contattami prima per confermare la compatibilità prima di ordinare.
Preferisco essere onesto sul scope piuttosto che promettere troppo. Se il tuo progetto rientra in quanto sopra, otterrai un modello testato con una spiegazione chiara, non una scatola nera.
Inviami il tuo dataset e la variabile target per iniziare.
Linguaggio di programmazione:
Python
Framework:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
tensorflow
•
Excel
•
Colab
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Di quali informazioni hai bisogno per avviare il progetto?
Per favore condividi il tuo dataset e descrivi quale previsione o analisi ti serve. Lo esaminerò e ti suggerirò il miglior approccio.
In quale formato devono essere i miei dati?
Lavoro con CSV, Excel o qualsiasi formato comune. Dati grezzi o disordinati vanno bene — mi occupo del preprocessing come parte del servizio.
Puoi distribuire il modello in produzione?
Questo servizio copre la creazione e la valutazione di modelli. Per deployment/integrazione API, contattami per discutere come progetto personalizzato.

