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Vou construir e otimizar modelos de aprendizado de máquina usando python, r ou rapidminer
Sou um Cientista de Dados e Desenvolvedor de Software focado em resultados, com mais de 5 anos de experiência transformando dados em insights acionáveis e criando soluções digitais escaláveis.
Minha f...
Sobre este Serviço
Entrego soluções de ML precisas e de alto desempenho para análise preditiva, classificação, regressão, previsão e detecção de anomalias.
Serviços que Ofereço:
- Limpeza e Pré-processamento de Dados
- Engenharia e Seleção de Features
- Hiperparâmetros e Validação Cruzada
- Avaliação de Modelos e Métricas de Desempenho
- Soluções Prontas para Implantação de ponta a ponta
Modelos de Aprendizado de Máquina:
- Supervisionados: Regressão Linear & Logística, Árvores de Decisão, Floresta Aleatória, Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM), SVM, k-NN, Redes Neurais
- Não supervisionados: k-Médias, Clustering Hierárquico, DBSCAN, PCA, t-SNE
- Semi-supervisionados: Propagação de Rótulos, Modelos de Auto-treinamento
- Aprendizado por Reforço: Q-Learning, Deep Q-Networks, Policy Gradients
- Deep Learning: CNN, RNN, LSTM, GRU, Autoencoders
- Detecção de Anomalias: Floresta de Isolamento, SVM de Uma Classe, Local Outlier Factor
- Modelos de Ensemble: Bagging, Boosting, Stacking
Ferramentas que Uso:
- Python (scikit-learn, Pandas, TensorFlow, Keras, PyTorch)
- R (caret, randomForest, mlr, keras)
- RapidMiner
- Jupyter Notebook / RStudio
Por que meus serviços são excepcionais:
- Especialização em Todas as Técnicas Principais de ML
- Relatórios e Visualizações Claras e Ações Práticas
Me envie uma mensagem antes de fazer seu pedido
Perguntas frequentes
Tradução automática
Que tipos de modelos de machine learning você constrói?
Construo uma ampla variedade de modelos, incluindo supervisionados (regressão, árvores de decisão, floresta aleatória, SVM, redes neurais), não supervisionados (k-médias, PCA, clustering), semi-supervisionados, aprendizado por reforço, deep learning (CNN, RNN, LSTM), detecção de anomalias e modelos de ensemble.
Quais ferramentas você usa para projetos de ML?
Uso Python (scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch), R (caret, randomForest, mlr, keras), RapidMiner e Jupyter Notebook / RStudio para análise e visualização.
Você consegue otimizar meu modelo de ML existente?
Sim! Posso fazer ajuste de hiperparâmetros, engenharia de features, validação cruzada e avaliação de modelos para maximizar o desempenho do seu modelo.
