Vou construir um sistema de previsão do tempo com IA, API e dashboard
Aprendizado de máquina, aprendizado profundo, visão computacional
Sobre este Serviço
Você está procurando um desenvolvedor profissional de machine learning para criar e implementar seu modelo?
Vou te ajudar a construir, treinar e implementar modelos de machine learning usando Python. Posso trabalhar com diferentes algoritmos de ML e ajudar você a transformar seus dados em previsões precisas.
Serviços que ofereço:
- Pré-processamento e limpeza de dados
- Engenharia de features
- Desenvolvimento de modelos de machine learning
- Treinamento e avaliação de modelos
- Implementação de modelos usando Streamlit
- Sistemas de previsão
Ferramentas & Tecnologias:
- Python
- Scikit-learn
- Pandas
- NumPy
- Streamlit
- FastAPI
Posso implementar seu modelo como:
- Aplicativo web Streamlit
- API REST FastAPI
- Sistema simples de previsão de ML
Se você tiver um conjunto de dados ou uma ideia, sinta-se à vontade para me enviar uma mensagem antes de fazer seu pedido.
Vou te ajudar a criar a melhor solução de machine learning para seu projeto.
Linguagem de programação:
Python
•
MATLAB
•
SQL
Frameworks:
Scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
Ferramentas:
caderno Jupyter
•
opencv
•
fluxo tensor
•
Excel
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Colab
•
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Perguntas frequentes
Tradução automática
O que você precisa para começar?
Preciso do seu conjunto de dados, detalhes do projeto e uma breve explicação do resultado esperado.
Receberei o código fonte?
Sim, todos os pacotes incluem código fonte organizado e documentado.
Você oferece implantação ou integração de API?
Sim, implantação e integração de API estão disponíveis no pacote Premium ou como serviço adicional.
Que tipos de modelos você pode construir?
Trabalho com modelos de classificação, regressão, previsão e otimização.
Você consegue lidar com requisitos personalizados?
Sim. Por favor, envie uma mensagem antes de fazer o pedido para solicitações personalizadas.
Quais serviços você oferece neste serviço do começo ao fim?
Ofereço serviços completos de aprendizado de máquina, incluindo pré-processamento de dados, engenharia de recursos, seleção de modelos, treinamento, avaliação, ajuste de hiperparâmetros, análise de desempenho, código fonte limpo e documentado, além de implantação opcional ou integração de API, dependendo do seu pacote.

