Ver categorias
Explorar
Fiverr Pro
Português
$
USD
Vou desenvolver modelos de classificação e previsão
Desenvolvedor de produtos digitais
Oi! Sou engenheiro de software com 3 estágios de produção. Entreguei uma funcionalidade usada por mais de 500 usuários ativos e com mais de 10.000 entradas em produção. Fiquei entre os 10 melhores no ...
Sobre este Serviço
Bem-vindo! Você quer liberar o poder dos seus dados com soluções de Machine Learning e Data Science de alto desempenho? Eu sou especialista em desenvolver modelos precisos de Classificação e Previsão feitos sob medida para resolver problemas complexos de negócios.
O que eu ofereço:
- Modelagem preditiva: previsão de vendas, churn de clientes e análise de tendências.
- Tarefas de classificação: classificação binária e multi-classe, análise de sentimento e detecção de fraude.
- Deep Learning: Redes neurais personalizadas (ANN, CNN, RNN) usando TensorFlow, Keras e PyTorch.
- Data Science: limpeza de dados, pré-processamento e Análise Exploratória de Dados (EDA).
- Séries Temporais: previsão avançada e reconhecimento de padrões.
Algoritmos & Especialização:
- Regressão Linear/Logística, Árvores de Decisão, Floresta Aleatória.
- XGBoost, LightGBM, Gradient Boosting.
- SVM, KNN e Clustering (K-Means).
- Otimização de modelos e ajuste de hiperparâmetros.
Ferramentas & Tecnologias:
- Python (Pandas, NumPy, Scikit-Learn).
- Jupyter Notebook, Google Colab, VS Code.
- Visualização de dados (Matplotlib, Seaborn).
Por que trabalhar comigo?
- Qualidade Profissional: código limpo, otimizado e bem documentado.
- Foco na Precisão: resultados de alta precisão e validação robusta.
Por favor, entre em contato antes de fazer seu pedido!
Linguagem de programação:
Python
•
R
•
SQL
Ferramentas:
caderno Jupyter
•
opencv
•
fluxo tensor
•
Excel
Frameworks:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
keras
•
PyTorch
•
fluxo tensor
Meu portfólio
Outros serviços de Ciência de dados e ML que eu ofereço
Perguntas frequentes
Tradução automática
Qual a diferença entre classificação e previsão? Qual eu preciso?
Classificação atribui entradas a categorias discretas (spam/não spam, churn de cliente: sim/não, doença: presente/ausente). Previsão (regressão) estima um valor contínuo (vendas no próximo mês, preço de casa, valor vitalício do cliente). Me diga sua variável alvo e eu recomendarei a abordagem certa.
Com que tipos de dados você trabalha?
Dados tabulares/estruturados (CSV, Excel, exportações SQL) são o foco principal deste serviço. Para classificação de imagens, veja meu serviço separado de classificação de imagens.
Quais algoritmos e bibliotecas você usa?
scikit-learn, XGBoost, LightGBM e CatBoost para a maioria dos problemas tabulares. Para deep learning em dados estruturados, PyTorch. Eu escolho com base no tamanho do dataset, tipos de features e requisitos de interpretabilidade.
O que preciso fornecer?
Seu dataset (CSV ou Excel está ótimo), a coluna que você quer prever e qualquer contexto sobre o problema — setor, restrições, o que significa "bom" para você.
Meu dataset está bagunçado — valores ausentes, formatação inconsistente. Ainda assim, você consegue trabalhar com ele?
Sim. Limpeza e pré-processamento de dados (lidar com nulos, codificação de categóricos, tratamento de outliers, engenharia de features) estão incluídos no pipeline.
Como você garante que o modelo realmente generalize e não esteja apenas overfitting?
Eu uso validação cruzada, divisões adequadas de train/val/test e reporto métricas nos dados reservados. Vou sinalizar qualquer overfitting e aplicar regularização ou reamostragem (SMOTE para classes desbalanceadas) conforme necessário.
O que vou receber como entregável?
Um arquivo do modelo treinado, um script ou notebook Python limpo com todo o pipeline (pré-processamento → treinamento → avaliação), gráficos de importância de features e um resumo escrito dos resultados e principais descobertas.
