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Vou construir e implantar modelos de IA personalizados com python e demonstração ao vivo no streamlit
Cazaquistão
Eu falo Inglês
Engenheiro de ML, análise de dados em Python e modelagem preditiva
Engenheiro de ML especializado em automação com Python, backends FastAPI e pipelines de NLP. Construo soluções completas: desde dados brutos até modelos treinados, APIs REST e dashboards ao vivo que s...
Sobre este Serviço
Eu crio modelos de IA personalizados, pipelines de análise de dados e dashboards ao vivo no Streamlit em Python, prontos para produção, com código limpo e repositório no GitHub.
O que entrego:
Modelos de classificação e regressão (XGBoost, scikit-learn, RandomForest)
Sistemas de previsão de churn de clientes e pontuação de risco
Previsão de séries temporais (Prophet, LSTM)
Pipelines de análise de dados (Pandas, NumPy, visualização)
Dashboard ao vivo no Streamlit para seus stakeholders
Pilha de tecnologias: Python · scikit-learn · XGBoost · Pandas · Streamlit · FastAPI · Matplotlib
Todo projeto inclui:
Modelo treinado com métricas de acurácia/precisão/recall
Demonstração ao vivo no Streamlit ou endpoint FastAPI
Repositório no GitHub com README e notebooks
Suporte por 30 dias após a entrega
Precisa de um preditor de churn, previsão de demanda ou dashboard de dados? Entrego soluções de IA funcionais, não apenas notebooks.
Me envie uma mensagem para discutir seu dataset e seus objetivos!
Linguagem de programação:
Python
•
SQL
Ferramentas:
caderno Jupyter
•
fluxo tensor
•
Excel
•
MLflow
Tecnologia:
Python
•
fluxo tensor
•
PyTorch
•
keras
•
scikit-learn
•
Pandas
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Quais informações você precisa de mim para começar?
Por favor, compartilhe seu dataset (CSV, Excel ou banco de dados), uma descrição do seu objetivo (por exemplo, prever churn, classificar imagens, analisar tendências) e quaisquer requisitos específicos. Quanto mais contexto você fornecer, melhores serão os resultados!
Qual a velocidade para entregar um modelo de IA funcional?
Para uma tarefa padrão de classificação ou regressão: de 2 a 4 dias. Uso desenvolvimento assistido por IA para entregar protótipos funcionais rapidamente. Minhas demonstrações ao vivo (ChurnGuard, SentimentScope, EntityRadar) foram construídas em menos de 3 dias.
