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Vou construir e otimizar modelos de aprendizado de máquina usando python
Especialista em Machine Learning e NLP
Classificado em 50º lugar entre mais de 1.500 concorrentes na competição Trace the Ace NLP.
Meu trabalho foca em Machine Learning e NLP de ponta a ponta, desde a arquitetura do projeto, EDA e engenha...
Sobre este Serviço
Um projeto forte de aprendizado de máquina não é apenas treinar um modelo. Começa com entender os dados, escolher a estratégia de validação certa e construir um fluxo de trabalho confiável desde a linha de base até a avaliação final.
O que eu ofereço:
- Análise exploratória de dados (EDA)
- Limpeza e pré-processamento de dados
- Engenharia e seleção de features
- Classificação, regressão e clustering
- Estratégia de treino/validação/teste
- Comparação e seleção de modelos
- Otimização de hiperparâmetros
- Verificações de overfitting e vazamento de dados
- Avaliação do modelo e análise de erros
- Visualizações e interpretação de resultados
- Código Python limpo e reprodutível
- Documentação em Standard e Premium
- Integração básica de API Flask no Premium
Trabalho principalmente com Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn e bibliotecas de ML adequadas.
Meu fluxo de trabalho foca em linhas de base fortes, experimentação sistemática, diagnóstico de desempenho fraco e melhoria de resultados através de decisões baseadas em evidências.
Por favor, entre em contato antes de fazer o pedido, especialmente para projetos grandes ou personalizados, para que eu possa confirmar o escopo, pacote e prazo de entrega.
Linguagem de programação:
Python
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
Panda
Ferramentas:
caderno Jupyter
•
Colab
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
O que você precisa de mim para começar?
Por favor, forneça o conjunto de dados, a descrição do problema, a variável alvo se aplicável, o resultado esperado, a métrica de avaliação se conhecida e qualquer código existente ou resultados anteriores. Para projetos complexos, entre em contato antes de fazer o pedido para que eu possa confirmar o escopo adequado.
Com que tipos de problemas de aprendizado de máquina você trabalha?
Trabalho principalmente com problemas de aprendizado de máquina estruturados/tabelados, incluindo classificação, regressão, clustering, modelagem preditiva, detecção de anomalias e tarefas supervisionadas ou não supervisionadas relacionadas.
Como você escolhe o modelo certo?
Não seleciono um modelo apenas com base na popularidade. Primeiro estudo os dados e a estrutura do problema, estabeleço uma linha de base, comparo algoritmos adequados, avalio-os usando estratégias de validação apropriadas e otimizo os candidatos mais fortes.
O que acontece se o modelo tiver um desempenho ruim?
Diagnóstico o desempenho ruim usando EDA, validação, análise de erros e comparações de modelos. Se não houver problemas de modelagem ou implementação, identifico limitações ao nível do conjunto de dados, como features fracas, labels ruidosos, desequilíbrio, inconsistências, mudança de distribuição ou sinal preditivo limitado.
Você pode garantir uma precisão específica?
Nenhuma pontuação fixa pode ser garantida antes de analisar os dados. O desempenho depende da qualidade dos dados, da qualidade do alvo, do sinal disponível, da configuração de validação e da dificuldade do problema. Meu foco é na melhoria confiável, não em afirmações artificiais de precisão.
Você realiza análise de erros?
Sim. Posso analisar onde e por que o modelo falha, identificar amostras ou segmentos difíceis e determinar se a melhoria requer dados melhores, features, modelagem ou mudanças na formulação do problema.
Você oferece integração de API ou implantação?
A integração de API Flask está disponível no pacote Premium. Implantação leve pode ser discutida separadamente. MLOps de produção ou infraestrutura complexa na AWS, GCP ou Azure não estão incluídos por padrão.
