Vou criar modelos de IA em Python para classificação e clustering
Sobre este Serviço
Sobre este serviço
Eu vou criar modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo em Python para classificação, agrupamento, previsão e problemas do mundo real de negócios ou pesquisa. Usando ferramentas padrão da indústria como Scikit-learn, TensorFlow e PyTorch, entrego soluções limpas, precisas e prontas para produção.
O que posso fazer por você
- Modelos de classificação (SVM, Random Forest, XGBoost)
- Agrupamento e segmentação de clientes (KMeans, GMM, DBSCAN)
- Modelos de aprendizado profundo (CNN, RNN, Redes Neurais)
- Classificação de imagens e tarefas de visão computacional
- Previsão de séries temporais e análise preditiva
- Pré-processamento de dados, engenharia de features e EDA
- Otimização, avaliação e implantação de modelos (Streamlit)
Por que me escolher?
- Mais de 2 anos de experiência prática em Python Machine Learning e Deep Learning
- Certificado pela SLIIT, DeepLearning.AI e AWS
- Experiência com datasets do mundo real e pipelines de produção
- Código limpo, documentação detalhada e entrega rápida
- Comunicação clara e explicação do modelo
Linguagem de programação:
Python
•
R
•
JAVA
Frameworks:
Scikit-learn
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SimpleCV
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keras
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PyTorch
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Panda
APIs:
API do Google Cloud Vision
Ferramentas:
caderno Jupyter
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opencv
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fluxo tensor
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Colab
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RStudio
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Você comentará o código ou fornecerá documentação?
Sim. Todo o código será limpo, bem comentado e fácil de entender. Também vou fornecer uma documentação clara explicando o fluxo de trabalho, os métodos utilizados e as instruções para rodar o modelo.
Você entrega o projeto no prazo?
Com certeza. Levo o prazo muito a sério e sempre entrego no tempo. Para tarefas urgentes, envie uma mensagem. Também posso oferecer entrega rápida.
Você pode trabalhar com qualquer tipo de conjunto de dados?
Sim! Trabalho com CSV, Excel, imagens, texto, séries temporais e conjuntos de dados personalizados. Compartilhe seus dados e eu vou analisar e escolher a melhor abordagem de ML/DL.

