Vou construir um modelo de previsão de churn com xgboost usando fast api
Cientista de Dados e Engenheiro de IA construindo sistemas de produção com IA e deep learning
Sobre este Serviço
Você está com dados, mas não consegue extrair valor algum deles?
Eu crio modelos de IA de produção que transformam seus dados brutos em previsões precisas e prontas para implantação, não apenas notebooks.
O QUE EU CONSTRUÍ
Previsão de ozônio R²=0.9998 em 539 mil pontos de dados da NASA
Pipeline de churn com XGBoost + SHAP + ajuste com Optuna
Detecção de células cancerígenas, pesquisa no MBZUAI, artigo em preparação
O QUE VOCÊ RECEBE
Limpeza e pré-processamento de dados
Modelo treinado e ajustado para seu problema
Explicabilidade com SHAP + relatório de desempenho
Código fonte limpo e pronto para produção
Implantação com FastAPI (Premium)
EU TRABALHO COM
Classificação · Regressão · Previsões
Clustering · Detecção de anomalias · Deep Learning
Qualquer setor · Qualquer tamanho de dataset
Me envie uma mensagem com seu dataset, objetivo e prazo.
Vamos construir algo que realmente funcione.
Meu portfólio
Outros serviços de Ciência de dados e ML que eu ofereço
Perguntas frequentes
Tradução automática
Preciso compartilhar meus dados antes de fazer o pedido?
Sim. Me envie uma mensagem primeiro com seu dataset, objetivo e prazo. Eu confirmarei o pacote adequado para seu problema antes de você fazer o pedido.
E se meus dados estiverem bagunçados ou incompletos?
Isso é normal. Limpeza e pré-processamento de dados estão incluídos em todos os pacotes. Eu cuido de valores ausentes, outliers, codificação e escalonamento antes do treinamento.
Qual modelo de ML você usará para meu projeto?
Eu escolho o melhor modelo com base nos seus dados e objetivo — XGBoost, Random Forest, LightGBM, PyTorch ou outros. Você recebe um relatório comparativo explicando o motivo.
Você pode implantar o modelo como uma API ao vivo?
Sim. Implantação com FastAPI e documentação completa estão incluídas no pacote Premium — um endpoint ao vivo pronto para integrar em qualquer aplicação.
E se eu não estiver satisfeito com os resultados?
Não entrego até que o modelo atinja a meta de desempenho acordada. Revisões estão incluídas em todos os pacotes e mantenho comunicação durante todo o processo.

