Svilupperò modelli personalizzati di machine learning e ai in python
Informazioni su questo servizio
Sono Yeshvardhan Jain, uno sviluppatore Python specializzato in Machine Learning e AI. Creo modelli ML personalizzati per classificazione, regressione, NLP, visione artificiale e analisi predittiva usando Scikit-learn, TensorFlow, Keras e PyTorch.
Che tu abbia bisogno di un prototipo rapido o di un sistema AI pronto per la produzione con deployment su cloud e integrazione API, consegno soluzioni pulite, ben documentate ed efficienti, su misura per le tue esigenze di business.
Perché lavorare con me:
- Solida base in data science, algoritmi ML e ingegneria del software
- Esperienza in tutto il pipeline ML: ricerca, preprocessing, creazione del modello, testing e deployment
- Comunicazione chiara e consegna puntuale
- Codice sorgente e documentazione forniti per completa trasparenza
Discutiamo del tuo progetto e costruiamo qualcosa di grande insieme!
Linguaggio di programmazione:
Python
•
SQL
Framework:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
API:
Google Cloud Vision API
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
tensorflow
•
MLflow
FAQ
Traduzione automatica.
Di quali informazioni hai bisogno per iniziare?
Condividi il tuo dataset (o un esempio), il problema che stai risolvendo e il risultato target. Se non hai ancora dati, posso aiutarti a trovarli o generarli. Ti confermerò poi l'ambito e i tempi prima di iniziare.
Cosa è incluso in ogni pacchetto?
La versione base copre un singolo modello ML con preprocessing e valutazione di base. La versione standard aggiunge feature engineering, tuning degli hyperparametri e uno script pronto per il deployment. La versione premium include un pipeline completo, deployment API, documentazione e 30 giorni di supporto.
Offrite revisioni?
Sì, ogni pacchetto include revisioni affinché il modello finale soddisfi le tue esigenze. Revisioni extra oltre il limite del pacchetto possono essere aggiunte come extra a pagamento.
Quali strumenti e framework utilizzi?
Lavoro con Python, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas e NumPy. Per il deployment uso Flask/FastAPI, Docker e piattaforme cloud come AWS o GCP, secondo necessità.
