Vou desenvolver modelos de ML e CNN para classificação e regressão
Engenheiro de IA, Agentes de IA, Sistemas RAG e Automações de ML
Sobre este Serviço
Você está procurando uma solução personalizada de machine learning ou deep learning que entregue resultados precisos nos seus dados?
Vou desenvolver modelos de ML e CNN para classificação e regressão usando Python, TensorFlow, Keras, XGBoost e scikit-learn.
POR QUE ESCOLHER ME?
- Criei AIRO, um orquestrador de pesquisa de ML com 6 agentes para experimentação automatizada
- Desenvolvi um sistema de detecção de tumores cerebrais usando VGG16 e Grad-CAM
- Experiência com pipelines de ML de ponta a ponta, explicabilidade e implantação
O QUE VOCÊ RECEBE:
- Modelos personalizados de ML e deep learning
- Modelos CNN para classificação de imagens
- Pré-processamento de dados e engenharia de atributos
- Otimização de hiperparâmetros e avaliação
- Explicabilidade SHAP e importância dos atributos
- Código fonte limpo e documentado
- Suporte para implantação com FastAPI ou Streamlit
PERFEITO PARA:
- Classificação de imagens e visão computacional
- Previsão e previsão de negócios
- Projetos de pesquisa e imagens médicas
- Regressão em conjuntos de dados estruturados
PILHA TECNOLÓGICA:
Python, TensorFlow, Keras, PyTorch, scikit-learn, XGBoost, SHAP, MLflow, FastAPI
Me envie uma mensagem antes de fazer seu pedido para discutir seu conjunto de dados e requisitos.
Linguagem de programação:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
•
Outros
APIs:
Outros
Ferramentas:
caderno Jupyter
•
Colab
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Quais dados você precisa para começar?
Compartilhe seu conjunto de dados em CSV, Excel ou formato de imagem junto com sua variável alvo e tipo de problema. Eu cuidarei de todo o pré-processamento e limpeza.
Você pode trabalhar com conjuntos de dados de imagens para modelos de CNN?
Sim. Trabalho com classificação de imagens, detecção de objetos e conjuntos de dados de imagens médicas. Uso TensorFlow, Keras e OpenCV para todos os projetos de CNN.
Quais métricas de avaliação você fornece?
Forneço acurácia, precisão, recall, F1 score, ROC-AUC, matriz de confusão e gráficos de explicabilidade SHAP — para que você compreenda completamente o desempenho do seu modelo.
Receberei o código fonte?
Sim. Todos os pacotes incluem código fonte completo, um README com instruções de configuração e relatório de avaliação do modelo. A versão premium inclui guia de implantação.
Você pode melhorar meu modelo existente?
Sim. Compartilhe seu modelo atual e seu conjunto de dados. Eu analisarei gargalos de desempenho, aplicarei ajuste de hiperparâmetros, engenharia de atributos e otimização para melhorar a precisão e a generalização.

