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Vou construir modelos personalizados de aprendizado de máquina para previsão e classificação
Desenvolvedor de IA e Aprendizado de Máquina, Python, RAG e Agentes de IA
Sou um desenvolvedor de IA em Python e aprendizado de máquina, criando chatbots de documentos, agentes de IA e modelos preditivos. Trabalho com LangChain, LangGraph, Django, DRF, scikit-learn e Tensor...
Sobre este Serviço
Transforme seus dados tabulares em um modelo de aprendizado de máquina para previsão ou classificação.
Usando Python, scikit-learn, Pandas e NumPy, vou preparar seus dados, treinar modelos e avaliar o desempenho em dados de teste reservados.
BÁSICO: Um modelo em um conjunto de dados CSV preparado, até 10.000 linhas e 20 colunas de entrada, com tratamento básico de valores ausentes e codificação categórica.
PADRÃO: Limpeza de dados, comparação de até 3 modelos e ajuste de um modelo selecionado, até 50.000 linhas e 40 colunas de entrada.
PRIME: Recursos padrão mais um endpoint de previsão Django REST Framework, validação de entrada, documentação da API e configuração local.
Cada pacote cobre um conjunto de dados e um alvo de previsão. Todos incluem código fonte, um modelo salvo, resultados de avaliação e instruções de configuração.
A precisão depende da qualidade dos dados e do problema; não há garantia de uma pontuação específica.
Coleta de dados, rotulagem manual, previsão, CNNs, ajuste fino de LLM e hospedagem estão fora desses pacotes.
Envie-me uma amostra do conjunto de dados, a coluna alvo e o uso pretendido antes de fazer o pedido, para que eu possa verificar a viabilidade e confirmar o escopo.
Linguagem de programação:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
Panda
Ferramentas:
caderno Jupyter
•
fluxo tensor
•
Colab
Perguntas frequentes
Tradução automática
O que você precisa para começar?
Por favor, compartilhe uma amostra do conjunto de dados, a coluna que deseja prever, o significado de cada coluna e como você usará as previsões. Inclua qualquer métrica de avaliação preferida. Compartilhe apenas dados que você tem autorização para usar e remova informações pessoais desnecessárias.
Quais conjuntos de dados e problemas estão incluídos?
Os pacotes cobrem um conjunto de dados CSV tabular e um alvo de classificação ou regressão. Básico permite 10.000 linhas e 20 colunas de entrada; Padrão e Prime permitem 50.000 linhas e 40 colunas de entrada. Projetos de imagem, áudio, texto livre e previsão precisam de avaliação separada.
Meu conjunto de dados precisa ser rotulado?
Sim. Os dados de treinamento devem conter os valores alvo que você quer que o modelo aprenda, como uma categoria ou resultado numérico. O básico exige dados preparados. Padrão e Prime incluem limpeza acordada. Coleta de dados e rotulagem manual não estão incluídas.
Você pode garantir alta precisão?
Nenhuma pontuação de precisão específica é garantida. Os resultados dependem da qualidade dos dados, padrões preditivos úteis e dificuldade da tarefa. Avalio com dados reservados usando métricas adequadas e explico as limitações. Concordamos com os entregáveis e critérios de avaliação antes de começar.
O que inclui a comparação e ajuste de modelos?
Padrão e Prime comparam até três modelos adequados e ajustam um modelo selecionado dentro de um orçamento de busca acordado. Você recebe resultados de avaliação e o modelo selecionado. Experimentos ilimitados, conjuntos de dados adicionais e novos alvos de previsão estão fora do escopo.
O que inclui a API Prime?
Prime inclui um endpoint DRF que aceita campos de entrada acordados e retorna previsões do modelo entregue, com validação de entrada, documentação da API e configuração local. Hospedagem, implantação, dashboards, autenticação e integração com aplicativos existentes são cotados separadamente.
Vou receber o código e o modelo treinado?
Sim. Todos os pacotes incluem código fonte, o modelo salvo e componentes de pré-processamento, resultados de avaliação, dependências e instruções de configuração. Você pode executar previsões localmente. Bibliotecas de terceiros permanecem sujeitas às suas licenças.
O que as revisões cobrem?
Revisões cobrem ajustes dentro do conjunto de dados, alvo e entregáveis acordados, como apresentação de resultados ou formatação de resposta da API. Não cobrem novos alvos, conjuntos de dados substitutos ou recursos adicionais. Básico inclui 1 revisão, Padrão 2 e Prime 3.
