Vou construir aplicativos web de IA com machine learning, NLP e streamlit
Engenheiro de IA e ML
Nível 1
Atendeu a determinados critérios de desempenho e demonstra forte potencial no marketplace.
Sobre este Serviço
Você está procurando uma aplicação web completa de machine learning ou IA feita com Python?
Eu vou construir um projeto de machine learning de ponta a ponta que inclui pré-processamento de dados, treinamento do modelo, avaliação, gráficos de visualização e uma aplicação web interativa usando Streamlit.
Posso criar projetos como:
- Análise de sentimento de reviews de filmes
- Detecção de spam em SMS
- Aplicativo de previsão de diabetes
- Previsão de desempenho de estudantes
- Previsão de churn de clientes
- Sistema de detecção de fraude
- Aplicativo NLP para triagem de currículos
- Projetos básicos de portfólio de IA/ML
Meu serviço inclui:
- Limpeza e pré-processamento de dados
- Análise exploratória de dados
- Treinamento de modelos de machine learning
- Avaliação de modelos usando métricas adequadas
- Gráficos de visualização
- Aplicação web Streamlit
- Código Python bem comentado
- Documentação README
- Arquivo de requisitos
- Estrutura de projeto pronta para GitHub
Eu foco em código limpo, design simples e fluxos de trabalho práticos de machine learning que são fáceis de entender e apresentar em um portfólio.
Linguagem de programação:
Python
•
MATLAB
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Ferramentas:
caderno Jupyter
•
opencv
•
fluxo tensor
•
Colab
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Você fornece o conjunto de dados?
Se o conjunto de dados for público, posso usar um link de dataset público como Kaggle ou UCI. Se você tiver seu próprio dataset, pode fornecê-lo.
Você consegue construir um aplicativo Streamlit?
Sim, posso criar um aplicativo web interativo com Streamlit para previsão e visualização.
Você fornecerá o código-fonte?
Sim, fornecerei o código fonte completo com uma estrutura de pasta limpa.
Posso fazer upload do projeto no GitHub?
Sim, o projeto estará pronto para o GitHub com README, .gitignore e requirements.txt.

