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costruirò un modello di machine learning in Python con rapporto di valutazione
Data Scientist, sviluppatore di app di Machine Learning e AI
Sono Yousaf Khan, Data Scientist & ML Engineer (MS in Computer Science, specializzazione ML) con oltre 9 anni di esperienza professionale nel lavoro con i dati (dal 2017). Trasformo dati grezzi in dec...
Informazioni su questo servizio
Costruisco modelli di machine learning che sono onesti rispetto alle loro prestazioni usando le metriche giuste per il tuo problema, non la precisione vana. Include: preparazione dei dati, addestramento del modello (classificazione, regressione, clustering), valutazione con metriche adeguate e una suddivisione train/test, e un rapporto chiaro che spiega i risultati e i loro limiti. Esempio: rilevazione di frodi con carta di credito XGBoost, ROC-AUC 0,9968, richiamo frode 79%, precisione 69%. Strumenti: Python, scikit-learn, XGBoost, Pandas.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
SQL
Framework:
Scikit-learn
•
Panda
API:
Altro
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
Colab
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Di cosa hai bisogno da me per iniziare il progetto di machine learning?
Ho bisogno del tuo dataset in formato CSV, Excel o database, insieme a una spiegazione chiara della variabile target e dell'obiettivo. Dimmi se vuoi fare previsioni, classificazioni o previsioni e come intendi usare il modello. Più il tuo obiettivo è chiaro, migliori saranno le performance del modello.
Come garantisci alta precisione nel modello di machine learning?
Non mi affido a un solo algoritmo. Faccio preprocessing dei dati, ingegneria delle caratteristiche, confronto tra modelli e tuning degli iperparametri. Uso cross validation e metriche rilevanti come accuracy, F1 score, RMSE, ROC AUC a seconda del tipo di problema. L'obiettivo è una forte generalizzazione, non solo
Riceverò il codice sorgente completo in Python?
Sì. Riceverai codice Python pulito e ben strutturato usando librerie come Pandas e scikit learn. Il codice è documentato e facile da capire, così potrai riutilizzarlo o estenderlo in seguito.
Puoi deployare il modello come API o applicazione web?
Sì. Posso integrare il modello di machine learning addestrato in un'API basata su Flask o in una semplice applicazione web. Il deployment su piattaforme cloud può essere incluso anche nel pacchetto Premium.
Cosa succede se il mio dataset è disordinato o incompleto?
Nessun problema. Il preprocessing dei dati fa parte del workflow. Gestisco valori mancanti, codifica, scaling, selezione delle caratteristiche e gestione degli outlier prima dell'addestramento del modello. Se il dataset presenta problemi strutturali seri, te lo comunico prima di procedere.
Garantisci il 100 percento di accuratezza?
Nessun serio ingegnere di machine learning garantisce il 100 percento di accuratezza. Quello che garantisco è un modello correttamente validato, ottimizzato, con metriche trasparenti e aspettative di performance realistiche basate sui tuoi dati.
Puoi aiutare con progetti di machine learning accademici o di ricerca?
Sì. Posso assistere in compiti di machine learning orientati alla ricerca, inclusi sperimentazioni strutturate, confronto tra modelli e documentazione accurata di metodologia e risultati.
