Vou treinar modelos de IA personalizados, ajustar finamente llms, gpt e llama com seus dados

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Paquistão

Eu falo Urdu, Inglês, Hindi

4 pedidos finalizados

Engenheiro de IA

Sultan Mehmood. Estudante de Ciência da Computação na COMSATS Islamabad (CGPA: 3,52/4). Sou especializado em engenharia de backend de produção (Go, Python, FastAPI, Kafka) e na aplicação de aprendizad...
Sobre este Serviço

A maioria das gigs de machine learning entrega um notebook Jupyter bagunçado que funciona com dados de demonstração e falha na produção. Eu crio modelos personalizados de ML, NLP e deep learning projetados para dados reais de negócio, porque esse é meu trabalho diário. Atualmente, eu arquitetar e opero um sistema de decisão com IA para um cliente do setor bancário, onde precisão, latência e pipelines de dados limpos realmente importam.

Se você tem dados tabulares crus, textos ou conjuntos de dados não estruturados, eu treinarei, avaliarei e empacotarei um modelo confiável em Python (Scikit-Learn, XGBoost, PyTorch ou Hugging Face) que você pode usar imediatamente no seu produto.

O que posso construir para você:

  • ML Preditivo & Tabular: previsão de churn, scoring de crédito/risco, previsão de demanda, detecção de anomalias e modelos de regressão/classificação.
  • Modelos Customizados de NLP & Texto: análise de sentimento, classificação de documentos, reconhecimento de entidades nomeadas (NER), embeddings e transformers ajustados.
  • Arquiteturas de Deep Learning: redes neurais personalizadas em PyTorch ou TensorFlow, totalmente avaliadas para precisão, recall e velocidade de inferência.

Envie uma mensagem com uma amostra ou resumo do seu conjunto de dados e o seu resultado desejado, e eu digo honestamente qual pacote se encaixa melhor no seu projeto.

Especialidade:

Feature learning

•

Classificação

•

Churn

•

agrupamento

Linguagem de programação:

Python

•

R

•

SQL

•

NoSQL

•

MLflow

Frameworks:

Scikit-learn

•

Google ML Kit

•

keras

•

PyTorch

•

Panda

APIs:

IA de Visão Computacional da Microsoft

Ferramentas:

caderno Jupyter

•

OpenNN

•

fluxo tensor

•

Excel

•

Colab

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