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Eu vou construir modelos de regressão de ML personalizados para seus dados
Estudante avançado de 'Bacharelado em Matemática' com foco em estatística e otimização. Desenvolvi projetos em processamento de linguagem natural e modelos preditivos, aplicando técnicas de deep learn...
Sobre este Serviço
Vou criar um modelo de regressão de aprendizado de máquina personalizado para prever resultados com base nos seus dados, usando Python e bibliotecas populares como scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch.
Básico: Construção de um único modelo com pré-processamento básico (por exemplo, tratamento de valores ausentes, codificação, escalonamento) e métricas de avaliação padrão, incluindo MAE, MSE. Ideal para conjuntos de dados limpos, pequenos a médios (até 10 mil linhas).
Standard: Desenvolver e comparar múltiplos modelos. Inclui pré-processamento aprimorado com imputação de dados ausentes e seleção de recursos, além de comparação de desempenho usando várias métricas. Adequado para conjuntos de dados de até 50 mil linhas.
Premium: Projetado para conjuntos de dados complexos ou de alta dimensão. Inclui pré-processamento avançado (por exemplo, tratamento de outliers, engenharia de recursos, codificação avançada) e uma implantação básica para testes ou integração.
A implantação básica está incluída no pacote Premium e disponível como serviço adicional para os pacotes Basic e Standard.
Linguagem de programação:
Python
•
SQL
•
Colab
•
MLflow
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
•
Outros
Ferramentas:
fluxo tensor
•
Excel
•
MLflow
•
Colab
Perguntas frequentes
Tradução automática
Que tipo de problemas você pode ajudar?
Qualquer tarefa em que a saída seja um valor numérico. Por exemplo: previsão de habitação, consumo de energia, níveis de poluição, etc.
O que vou receber?
Você receberá o modelo treinado (ou código para treiná-lo), métricas de avaliação, visualizações e opcionalmente um notebook ou script com explicações e instruções.
Você pode ajudar a limpar e preparar os dados?
Sim! Ofereço pré-processamento de dados, seleção de recursos, tratamento de valores ausentes, codificação de variáveis categóricas e mais.
E se meu conjunto de dados for muito grande ou a tarefa for muito complexa?
Se seu conjunto de dados for muito grande, de alta dimensão ou se a tarefa envolver modelagem complexa, posso sugerir o uso de serviços na nuvem como AWS ou Google Colab Pro para garantir um treinamento eficiente. Vou orientar você durante o processo ou cuidar disso se o acesso for fornecido.
Você fornece o código-fonte?
Sim! Você receberá código Python limpo, bem documentado, que poderá reutilizar e modificar.
O que preciso fornecer para começar?
Seu conjunto de dados (em CSV ou Excel), uma descrição da variável alvo (o que você quer prever) e qualquer contexto de negócio relevante (por exemplo, o que os dados significam). Se estiver inseguro, posso ajudar a orientá-lo.
Que tipo de modelos você usa?
Uso uma variedade de modelos de regressão de aprendizado de máquina dependendo dos seus dados: regressão linear, modelos baseados em árvores (como Random Forest ou XGBoost), SVM, redes neurais profundas ou ensemble.
Você oferece implantação de modelos?
A implantação básica está incluída no pacote Premium e disponível como serviço extra para os pacotes Básico e Padrão.
Você inclui ajuste de hiperparâmetros?
O ajuste de hiperparâmetros pode ser computacionalmente caro dependendo da complexidade da tarefa e do tamanho do conjunto de dados. Sinta-se à vontade para perguntar se está incluído para seu projeto específico.
Quais ferramentas ou bibliotecas você usa?
Principalmente Python com bibliotecas como scikit-learn, XGBoost, TensorFlow ou PyTorch, MLflow, Pandas, matplotlib, seaborn, scipy.
