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Eu vou fazer o benchmark e comparar modelos de machine learning usando python
Engenheiro AIML, Ciência de Dados e Engenheiro de Dados
Sou Jashu, desenvolvedor de IA/ML com experiência prática em aprendizado de máquina, ciência de dados e engenharia de dados. Trabalho no desenvolvimento de algoritmos de machine learning, construção d...
Sobre este Serviço
Quer saber quais modelos de machine learning performam melhor no seu conjunto de dados?
Eu ofereço benchmarking baseado em Python de machine learning para comparar algoritmos, avaliar o desempenho preditivo e identificar oportunidades de otimização.
Meus serviços incluem:
- benchmark de modelos de classificação e regressão;
- comparação de algoritmos como Random Forest, KNN, Logistic Regression, XGBoost e LightGBM;
- avaliação de acurácia, precisão, recall, F1-score, ROC-AUC e outras métricas relevantes;
- medição de tempo de treinamento e latência de inferência;
- pré-processamento de dados e engenharia de features;
- ajuste de hiperparâmetros e otimização de modelos;
- geração de tabelas de comparação, gráficos de desempenho e visualizações.
O que você vai receber:
- código-fonte em Python ou um Jupyter Notebook;
- resultados de comparação de modelos e métricas de desempenho;
- visualizações claras e um relatório técnico conciso;
- achados e recomendações com base no seu conjunto de dados.
Eu foco em comparações justas, experimentos reprodutíveis e avaliação confiável ajustada ao seu conjunto de dados e requisitos.
Se você precisa comparar modelos para um projeto, avaliar um pipeline de ML existente ou entender trade-offs de desempenho, eu posso ajudar.
Linguagem de programação:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
PyTorch
Ferramentas:
caderno Jupyter
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
1. Quais modelos de machine learning você pode comparar?
Posso comparar modelos como Random Forest, KNN, Regressão Logística, XGBoost, LightGBM e outros algoritmos adequados para classificação ou regressão ou clustering.
2. O que preciso fornecer para começar?
Por favor, compartilhe seu conjunto de dados, a variável-alvo e quaisquer modelos ou métricas de avaliação que você queira comparar. Se não tiver preferência, posso indicar uma abordagem de benchmarking apropriada.
3. O que vou receber após o benchmarking ser concluído?
Você receberá os resultados de comparação dos modelos, métricas de desempenho relevantes, visualizações, código-fonte em Python ou um Jupyter Notebook e um relatório conciso resumindo os achados.
