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Vou avaliar e melhorar seu modelo de aprendizado de máquina
Engenheiro de Machine Learning e Cientista de Dados
Sou um engenheiro de machine learning focado em construir modelos de ML práticos e precisos a partir de conjuntos de dados reais usando Python.
Ajudo clientes a transformar dados brutos em previsões c...
Sobre este Serviço
Você já tem um modelo de aprendizado de máquina, mas não tem certeza se ele funciona bem ou pode ser melhorado?
Eu vou analisar, avaliar e otimizar seu modelo de ML existente para ajudar você a alcançar um desempenho melhor e resultados mais confiáveis.
O que posso ajudar você:
- Avaliação do desempenho do modelo (acurácia, precisão, recall, F1, RMSE, etc.)
- Análise de erro e overfitting/subfitting
- Importância de features e sugestões de melhoria
- Otimização e ajuste fino do modelo
- Explicação clara dos resultados e próximos passos
Modelos e ferramentas suportados:
- Classificação, regressão, clustering
- Python, Pandas, Scikit-learn
- Jupyter Notebook
O que você receberá:
- Modelo melhorado ou otimizado
- Métricas de avaliação e comparação
- Código limpo e bem estruturado (opcional)
- Resumo escrito breve das descobertas
Nota:
- Este serviço foca apenas em modelos existentes.
- Coleta de dados, implantação em larga escala e consultas ao vivo não estão incluídas.
Linguagem de programação:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
PyTorch
Ferramentas:
caderno Jupyter
•
fluxo tensor
•
MLflow
•
Colab
Outros serviços de Ciência de dados e ML que eu ofereço
Perguntas frequentes
Tradução automática
O que você precisa para começar?
Seu conjunto de dados e modelo/código existente (ou notebook), além de uma breve descrição do objetivo.
Você vai construir um modelo do zero?
Não. Este serviço foca em avaliar e melhorar modelos de aprendizado de máquina existentes.
Quais métricas você vai usar?
Depende da tarefa (por exemplo, acurácia, precisão/recall, F1, RMSE, ROC-AUC).
Você inclui o código fonte?
Sim, código/notebook atualizado está incluído.
Você consegue trabalhar com qualquer tamanho de dataset?
Conjuntos de dados pequenos a médios. Dados grandes podem ser tratados como uma solicitação personalizada.
