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Vou criar um sistema de recomendação usando python, machine learning e IA
Musfira Malik
Sobre este Serviço
Tradução automática
Procurando um sistema de recomendação personalizado para filmes, produtos, artigos, músicas ou outro conteúdo? Eu vou criar um sistema de recomendação baseado em Python, adaptado ao seu conjunto de dados e requisitos.
Sou um desenvolvedor de IA/ML com experiência em construir sistemas de recomendação baseados em conteúdo usando Python, machine learning, TF-IDF e similaridade de cosseno.
O que eu ofereço:
Motor de recomendação baseado em conteúdo
TF-IDF & similaridade de cosseno
Engenharia de features usando múltiplas características de dados
Implementação em Python
Aplicativo web interativo com Streamlit
Integração de dataset
Código fonte limpo e documentado
Integração opcional de API
Casos de uso:
Sistemas de recomendação de filmes
Sistemas de recomendação de produtos
Recomendações de artigos/conteúdo
Sistemas de recomendação de músicas
Projetos de recomendação personalizados
Meus sistemas de recomendação são leves, explicáveis e úteis quando você tem informações sobre os itens, mas um histórico de avaliações limitado dos usuários.
Por que trabalhar comigo?
Código limpo e fácil de manter
Comunicação clara
Entrega no prazo
Soluções práticas e utilizáveis
Tem um dataset ou uma ideia de recomendação? Me envie uma mensagem e vamos construir juntos.
Conheça mais sobre Musfira Malik
Musfira Malik
AI and ML Developer, Python, NLP and Data Science Specialist
- A partir dePaquistão
- Membro desdeago. de 2025
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Urdu, Inglês
AI/ML developer with hands-on experience building machine learning models, NLP pipelines, and data-driven web apps in Python. I've built a movie recommendation system (TF-IDF + cosine similarity), a sentiment analysis dashboard, NLP models (NER, topic modeling, DistilBERT), customer segmentation with clustering, and deployed ML models via FastAPI. HCIA-AI certified (Huawei), currently studying Telecommunication Engineering at UET Taxila. Skilled in Python, Scikit-learn, Streamlit, FastAPI, and data visualization. I deliver clean, well-documented solutions focused on real business value.
Tradução automática
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Q1: Que tipo de dado preciso fornecer?
Resposta: Você pode fornecer um conjunto de dados contendo informações sobre seus itens, como filmes, produtos, artigos, músicas ou outro conteúdo. Arquivos CSV ou Excel são preferidos. Se você não tiver certeza se seu conjunto de dados é adequado, envie uma mensagem antes de fazer o pedido.
Pergunta 2: Você consegue criar recomendações com base no comportamento do usuário?
Resposta: Sim. Este serviço foca em sistemas de recomendação baseados em conteúdo. Se você tiver avaliações, cliques, compras ou histórico de interação dos usuários, também posso discutir uma abordagem híbrida ou de filtragem colaborativa como requisito personalizado.
Q3: Vou receber um web app funcional ou apenas o código?
Resposta: Depende do pacote que você escolher. O pacote básico inclui o motor de recomendação e o código fonte, enquanto o Standard e o Premium podem incluir uma aplicação web funcional em Streamlit.
Pergunta 4: Você consegue integrar uma API externa para dados ao vivo?
Resposta: Sim. Posso integrar APIs externas adequadas para dados ao vivo ou dinâmicos, como informações de filmes, pôsteres, imagens ou outro conteúdo. A integração de API pode exigir uma taxa adicional, dependendo dos requisitos.
Q5: E se meu dataset for pequeno?
Resposta: Um conjunto de dados pequeno ainda pode funcionar para um sistema de recomendação baseado em conteúdo, dependendo das features disponíveis. Posso revisar seu conjunto de dados e recomendar a abordagem mais adequada antes do desenvolvimento.
