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Vou fazer ajuste de hiperparâmetros e corrigir overfitting
Engenheiro de aprendizado de máquina
Sou engenheiro de Machine Learning apaixonado por construir soluções inteligentes usando Python e Scikit-learn. Minha especialidade é pré-processamento de dados, classificação, regressão, engenharia d...
Sobre este Serviço
Você está tendo dificuldades com um modelo de aprendizado de máquina com baixa precisão? Seu modelo está enfrentando problemas de overfitting ou underfitting durante a avaliação? Estou aqui para ajudar você a otimizar e potencializar seus projetos de ML para o máximo desempenho!
Como desenvolvedor de aprendizado de máquina, especializo-me em ajustar algoritmos para garantir que eles generalizem perfeitamente em dados não vistos. Seja trabalhando com classificação, regressão ou modelos preditivos complexos, vou analisar seu script minuciosamente e ajustá-lo para alcançar a maior precisão possível.
O que eu ofereço:
- Corrigir Overfitting & Underfitting: Equilibrar métricas de treinamento e validação para garantir estabilidade.
- Ajuste de Hiperparâmetros: Otimização especializada usando GridSearch, RandomizedSearch ou Optuna.
- Engenharia e Seleção de Features: Limpeza de dados, tratamento de valores ausentes e seleção de features impactantes.
- Avaliação de Modelo: Análise aprofundada de métricas como Precision, Recall, F1-Score, MAE e RMSE.
- Otimização de Código: Código limpo, bem comentado em Python.
Linguagem de Programação:
Python
Tipo de dados:
Outros
Motor de IA:
Outros
Meu portfólio
Outros serviços de Ciência de dados e ML que eu ofereço
Perguntas frequentes
Tradução automática
Que informações ou arquivos preciso fornecer para começar?
Você precisará fornecer seu código/script atual em Python (Jupyter Notebook ou arquivo Python) junto com o dataset (CSV, Excel, etc.) ou dados de exemplo claros, além de uma breve nota sobre suas métricas de desempenho atuais e a precisão desejada.
Com quais frameworks e bibliotecas de aprendizado de máquina você trabalha?
Trabalho principalmente com Python e utilizo bibliotecas padrão da indústria, como Scikit-Learn, Pandas, NumPy e XGBoost, para lidar com pré-processamento de dados e otimização de modelos.
