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Eu vou construir modelo de aprendizado de máquina e aplicativo web Streamlit para seus dados
Desenvolvedor de IA e Ciência de Dados
Desenvolvedor de IA e Ciência de Dados focado em criar soluções práticas e inteligentes usando Python, aprendizado de máquina, NLP e tecnologias modernas de IA. Experiente em desenvolver aplicações al...
Sobre este Serviço
Tem um conjunto de dados e quer transformá-lo em uma solução de aprendizado de máquina funcional?
Eu vou criar um modelo de aprendizado de máquina personalizado usando Python e transformar seus dados em um sistema de previsão interativo. Dependendo do seu pacote e das necessidades do projeto, posso cuidar de todo o fluxo de trabalho, desde o pré-processamento de dados e desenvolvimento do modelo até otimização, explicabilidade e implantação no Streamlit.
O que posso oferecer:
- Limpeza e pré-processamento de dados
- Engenharia de features
- Classificação e modelagem preditiva
- Comparação de múltiplos modelos de ML
- Treinamento, teste e otimização do modelo
- Avaliação de desempenho usando métricas apropriadas
- XGBoost, Random Forest, Regressão Logística, Árvores de Decisão e mais
- Aplicativo web interativo com Streamlit
- IA explicável quando apropriado
- Salvamento e implantação do modelo
- Código fonte limpo em Python
Já desenvolvi aplicações de ML de ponta a ponta, como o HeartGuard AI, um sistema explicável de classificação cardiovascular que combina XGBoost, explicações SHAP e uma interface Streamlit implantada.
Por favor, entre em contato antes de fazer seu pedido para que eu possa revisar seu conjunto de dados, objetivo de previsão e requisitos, e recomendar o pacote mais adequado.
Linguagem de programação:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
O que você precisa de mim para começar?
Por favor, forneça seu conjunto de dados, objetivo de previsão, variável alvo (se conhecida) e quaisquer requisitos específicos. Posso revisá-los antes de você fazer o pedido.
Quais algoritmos de aprendizado de máquina você pode usar?
Posso trabalhar com algoritmos como Regressão Logística, Árvores de Decisão, Random Forest, XGBoost e outros modelos adequados do scikit-learn. O algoritmo será escolhido de acordo com seu conjunto de dados e problema, ao invés de usar um único modelo para todos os projetos.
Você consegue construir uma interface web para meu modelo?
Sim. O pacote Premium pode incluir uma aplicação interativa Streamlit onde os usuários inserem entradas e recebem previsões do modelo.
Você pode garantir uma precisão específica do modelo?
Nenhuma precisão específica pode ser garantida antes de analisar os dados. O desempenho depende de fatores como qualidade dos dados, recursos disponíveis, definição da variável alvo, tamanho da amostra e o problema de previsão subjacente.
