Vou construir e implantar modelo de aprendizado de máquina com pytorch e tensorflow pra você


Sobre este Serviço
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competição no kaggle, classificação, regressão, classificação de imagens, NLP, bert, CNN, implantação com streamlit
*95% de precisão nos dados de teste. O resultado final depende da qualidade do seu conjunto de dados. Testei 7 modelos e entrego o melhor.
Vou criar e treinar 7 modelos de ML em Python usando scikit-learn para encontrar o melhor para o seu conjunto de dados. Você receberá o modelo com melhor desempenho, o código completo e um relatório de matriz de confusão.
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- A partir dePaquistão
- Membro desdeset. de 2021
- Responde em aprox.:12 horas
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Panjabi, Inglês, Hindi
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Perguntas frequentes
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❓1 : Quais 7 modelos você vai testar?
A: Regressão logística, Floresta aleatória, SVM, XGBoost, KNN, Árvore de decisão e rede neural MLP. Eu executo todos os 7 e te entrego aquele com maior precisão nos seus dados.
❓2: Do que você precisa de mim para começar?
A: Só me envie seu conjunto de dados em CSV/Excel com a coluna de alvo/etiqueta. Me diga o que você quer prever. Se os dados estiverem bagunçados, eu também faço a limpeza pra você.
❓3: Você vai garantir 95% de precisão?
A: 95% de precisão ou mais é só no conjunto de dados de demonstração Iris. A precisão final depende 100% da qualidade, tamanho e características do seu conjunto de dados. Eu vou te entregar o melhor modelo possível entre os 7 que testar e compartilhar os resultados completos.
❓4: O que vou receber na entrega?
A: Você vai receber: 1. O arquivo do modelo treinado .pkl, 2. Código Python completo/notebook, 3. Matriz de confusão + relatório de precisão, 4. Um vídeo curto/Loom explicando os resultados
❓5: Você pode explicar o modelo e ajudar depois?
A: Sim. Vou explicar qual modelo foi o melhor e por quê. Também ofereço 3 dias de suporte gratuito para dúvidas ou pequenas mudanças após a entrega.

