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Eu vou construir e implantar uma API de modelo de aprendizado de máquina
Design de Sistemas Agênticos IA FullStack e Automação, MLOps
Engenheiro de IA/ML Full-Stack e Estatístico Aplicado com 10 anos de experiência em dados, ML e IA empresarial. Crio workflows agênticos, sistemas RAG, modelos preditivos, pipelines de dados, APIs e f...
Sobre este Serviço
Precisa transformar dados de negócio em um modelo de aprendizado de máquina testado e uma API utilizável?
Eu vou criar uma solução de modelagem preditiva limitada usando Python e métodos estatísticos ou de aprendizado de máquina apropriados. Os pacotes Standard e Premium podem incluir empacotamento com FastAPI, avaliação, tratamento de falhas e orientações para implantação.
Casos de uso incluem classificação, pontuação de risco, regressão, previsão de linhas de base, detecção de anomalias, priorização operacional e desenvolvimento de API de modelo.
Sua entrega pode incluir validação de dados, pré-processamento, linhas de base, engenharia de recursos, seleção de modelo, avaliação com holdout, análise de erros, contratos de API, código fonte, configuração e documentação.
Sou engenheiro de IA/ML e estatístico aplicado, com duais mestrados e 10 anos de experiência em dados e IA empresarial. Priorizo reprodutibilidade e avaliação honesta acima de afirmações infladas de precisão.
Os pacotes cobrem uma única variável alvo e fontes de dados limitadas. Rotulagem, plataformas pagas, custos de nuvem, trabalho de frontend, validação regulada e operações contínuas não estão incluídos, a menos que adicionados por meio de uma oferta personalizada.
Por favor, envie uma mensagem antes de fazer o pedido para confirmar a prontidão dos dados, alvo, métrica e necessidades de implantação.
Linguagem de programação:
Python
•
SQL
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MLflow
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Amazon SageMaker
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Scala
Frameworks:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
Google ML Kit
•
keras
•
PyTorch
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Você pode garantir uma precisão específica do modelo?
Não. O desempenho depende da qualidade dos dados, sinal, definição de alvo, vazamento, tamanho da amostra, equilíbrio de classes e condições de implantação. Concordarei com métricas de avaliação apropriadas e relatarei os resultados com honestidade.
Que tipos de modelos você pode construir?
Posso construir linhas de base de classificação, regressão, previsão, abordagens de detecção de anomalias e outros sistemas preditivos limitados. O método é escolhido com base no problema e nas evidências, não forçando um algoritmo preferido.
Que dados você precisa?
Você deve fornecer dados legalmente utilizáveis, representativos, com uma variável alvo ou resultado definido, dicionário de dados, restrições conhecidas e exemplos de previsões aceitáveis. Uma revisão de prontidão dos dados pode ser necessária antes da modelagem.
O que está incluído no serviço FastAPI?
A API pode incluir esquemas de solicitação/resposta tipados, carregamento de modelo, endpoints de previsão, validação de entrada, tratamento de erros, metadados de versão do modelo, instruções de configuração e testes básicos dentro do escopo do pacote.
A implantação está incluída?
O padrão inclui instruções de implantação. O premium inclui um plano de implantação e configuração limitada quando o acesso e a infraestrutura forem adequados. Custos de nuvem, certificação de segurança e operações contínuas são separados.
Você vai fornecer o código fonte?
Sim. Os entregáveis seguem o pacote selecionado e podem incluir notebooks, módulos Python, artefatos treinados quando apropriado, código da API, testes, arquivos de ambiente, configuração Docker, resultados de avaliação e documentação.
Você consegue trabalhar com dados sensíveis ou regulados?
Somente após o comprador identificar restrições aplicáveis e fornecer um ambiente e processo aprovados. Este serviço não inclui aconselhamento legal, certificação de conformidade ou manipulação irrestrita de dados de produção regulados.
O que conta como uma revisão?
Uma revisão corrige o trabalho entregue de acordo com os requisitos acordados. Uma nova variável alvo, conjunto de dados, objetivo do modelo, aplicação, recurso da API ou ambiente de implantação é escopo adicional.
