Vou criar modelos de IA e aplicativos web com streamlit

Algumas informações foram traduzidas automaticamente.

Paquistão

Eu falo Inglês, Alemão, Espanhol, Árabe, Italiano

1 pedido finalizado

Cientista de dados

Oi! Eu sou o Raza, um Cientista de Dados especializado em soluções completas de Machine Learning e implantação interativa. Sou bom em criar aplicativos web prontos para produção usando Streamlit e des...
Sobre este Serviço

Modelos de IA interativos e dashboards Streamlit


Combinando minha expertise técnica com os padrões de Ciência de Dados da IBM, desenvolvo soluções de Machine Learning prontas para produção, integradas em aplicações Streamlit funcionais. Meu foco é entregar ferramentas que transformam dados complexos em insights acionáveis para o negócio.


Meus principais serviços:

  • Engenharia de Dados: Limpeza especializada, tratamento de outliers e escalonamento de features para garantir a precisão do modelo.
  • Análise Exploratória & Visualização: Análise estatística aprofundada com gráficos interativos (Plotly/Altair).
  • Modelagem Preditiva: Modelos personalizados de Regressão, Classificação e Previsão adaptados ao seu negócio.


Por que escolher este serviço?

  • Implantação no Streamlit: Você recebe um Web App funcional, não apenas um script ou notebook estático.
  • Padrões da IBM: Sigo metodologias padrão do setor para IA confiável e escalável.
  • Código Limpo: Código Python de nível de produção, bem documentado e fácil de gerenciar.


O que você vai receber:

  • Web App funcional em Streamlit
  • Código fonte Python otimizado
  • Relatórios de desempenho e avaliação do modelo
  • Documentação técnica


Pronto para criar algo inteligente? Vamos discutir seus objetivos de projeto hoje!

Por favor, envie uma mensagem antes de fazer seu pedido!

Especialidade:

Classificação

agrupamento

Árvores de decisão

Linguagem de programação:

Python

SQL

Colab

NoSQL

Outros

Frameworks:

Scikit-learn

keras

PyTorch

Panda

Outros

APIs:

IA de Visão Computacional da Microsoft

Ferramentas:

caderno Jupyter

opencv

fluxo tensor

MLflow

Colab