Vou construir modelo de IA usando machine learning, deep learning com python, ciência de dados
Soluções de IA e Ciência de Dados em ML, IA Generativa, PLN e Visão Computacional
Sobre este Serviço
Construir um modelo de Machine Learning é fácil; fazer ele funcionar com dados do mundo real é a parte difícil.
Temos experiência de 6 anos oferecendo soluções para os domínios de machine learning, deep learning e ciência de dados usando python.
Soluções de Machine Learning:
- Machine learning supervisionado
- Classificação
- Regressão
- Agrupamento
- Classificação de texto
- Análise de dados
- Análise semântica
- Redes neurais
- Análise de séries temporais
- Previsão de séries temporais
- Otimização de hiperparâmetros
- e muito mais usando técnicas de machine learning
Soluções de Deep Learning:
- Rede neural convolucional
- ANN, RNN
- Projetos básicos de deep learning
- Classificação de imagens
- Detecção de objetos usando modelos de deep learning
- Segmentação de objetos
- Anotações de conjuntos de dados
- Projetos baseados em rosto usando modelos de deep learning
- Detecção e reconhecimento facial
- Long Short Memory (LSTM)
- Análise de veículos
Ferramentas
- Python
- Juypter Notebook
- Colab
- VS Code
NOTA IMPORTANTE:
Por favor, discuta os requisitos antes de fazer o pedido.
As cobranças variam de acordo com a complexidade do problema, as especificações necessárias e as expectativas de precisão.
Obrigado e Atenciosamente,
Muhammad Umair
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
O que preciso fornecer para começar?
Eu só preciso do seu dataset (CSV, Excel ou arquivo SQL) e de uma descrição clara do seu objetivo (por exemplo, "Quero prever se um cliente vai churn com base nesses dados").
Você fornece o Código Fonte?
Sim! Todos os pacotes incluem o código fonte limpo e comentado em Python (Jupyter Notebook ou arquivo .py) para que você possa rodar e verificar o modelo por conta própria.
Você pode implantar o modelo como um App?
Sim, no pacote Premium (ou como uma oferta personalizada), posso implantar seu modelo usando Streamlit para que você possa interagir com ele via interface web, sem precisar escrever código.
Quais bibliotecas de Python você usa?
Uso bibliotecas padrão da indústria, incluindo Pandas, NumPy, Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, Matplotlib e Seaborn.
Qual a diferença entre Classificação e Regressão?
Classificação prevê uma categoria (por exemplo, "Sim/Não", "Spam/Não Spam", "Gato/Cachorro"), enquanto Regressão prevê um número contínuo (por exemplo, "Preço", "Temperatura", "Faturamento de vendas"). Eu posso lidar com ambos os tipos de problema.
Quando devo escolher Deep Learning ao invés de Machine Learning padrão?
ML padrão (Random Forest, SVM) é ótimo para dados estruturados (planilhas Excel). Deep Learning (Redes Neurais) é melhor para dados complexos como Imagens, Séries Temporais em grande escala ou quando você precisa de maior precisão em grandes conjuntos de dados.

