Eu vou construir modelos de machine learning e deep learning e limpar seus dados
Engenheiro de Machine Learning e Deep Learning
Sobre este Serviço
Eu construo modelos de Machine Learning e Deep Learning de ponta a ponta com pré-processamento completo de dados. Desde limpar e transformar dados brutos até projetar, treinar e ajustar modelos, entrego código limpo, bem documentado e pronto para implantação. Seja classificação, regressão ou visão computacional, vou criar uma solução confiável e escalável, personalizada para seu projeto.
Linguagem de programação:
Python
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SQL
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Colab
Frameworks:
Scikit-learn
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keras
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PyTorch
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Panda
APIs:
API do Google Cloud Vision
Ferramentas:
caderno Jupyter
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opencv
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fluxo tensor
•
Colab
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
O que você precisa de mim para iniciar o projeto?
Uma descrição clara do problema, um conjunto de dados de exemplo ou completo, e quaisquer requisitos específicos (por exemplo, tipo de modelo, precisão alvo, necessidades de implantação). Se seus dados precisarem de limpeza, envie-os como estão — eu cuidarei do pré-processamento.
Você consegue trabalhar com meus dados bagunçados ou não estruturados?
Com certeza. O pré-processamento de dados faz parte do serviço. Eu limpo, transformo e preparo seus dados para que o modelo funcione da melhor forma.
Quais algoritmos ou frameworks você usa?
Eu escolho a melhor opção para seu projeto — opções populares incluem Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow e Keras — cobrindo tarefas como classificação, regressão, NLP e visão computacional.
Você explica o modelo para que eu possa mantê-lo depois?
Sim. Eu forneço código bem comentado e um relatório breve descrevendo as etapas dos dados, a arquitetura do modelo e como treiná-lo ou atualizá-lo.
Você oferece implantação ou integração?
Sim, eu posso ajudar a implantar o modelo ou integrá-lo na sua app ou site por uma taxa extra. Podemos conversar sobre o escopo antes de começar.
E se meus dados forem privados ou sensíveis?
Seus dados permanecem confidenciais. Posso assinar um NDA e seguir práticas rigorosas de privacidade de dados.

