Vou construir um modelo de aprendizado de máquina personalizado e implantá-lo com fastapi


Sobre este Serviço
Tradução automática
Vou criar uma solução personalizada de Machine Learning / Deep Learning para seu projeto, desde o pré-processamento de dados até um modelo treinado com avaliação adequada e código pronto para produção.
O que posso entregar: Modelos de classificação ou regressão (dados tabulares) Modelos de Deep Learning (PyTorch / TensorFlow) quando necessário
Limpeza de dados, engenharia de recursos e pipeline de treinamento reprodutível
Avaliação do modelo: acurácia, F1, ROC-AUC / PR-AUC, MAE/RMSE + análise de erros
Entregáveis prontos para implantação (estrutura compatível com FastAPI) + instruções claras de configuração
Casos de uso: previsão de churn, detecção de fraude/anomalia, previsão, sistemas de pontuação Qualquer tarefa de previsão personalizada com base no seu conjunto de dados
O que você receberá: Código Python limpo (notebook/script) Modelo treinado + pipeline de pré-processamento Relatório de métricas + recomendações para melhorias Documentação para execução e testes
Antes de fazer seu pedido, envie uma mensagem com o tipo do seu conjunto de dados, coluna alvo e objetivo. Vou recomendar o melhor pacote.
Palavras-chave da stack tecnológica: Python, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, FastAPI, Docker.
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Perguntas frequentes
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O que você precisa de mim para começar?
Conjunto de dados (CSV/Excel/JSON), coluna alvo, objetivo do problema e quaisquer restrições/prazo.
Você trabalha com classificação e regressão?
Sim, ambos. Vou recomendar a abordagem certa com base nos seus dados e objetivo.
Você fornecerá avaliação e um relatório?
Sim. Incluo métricas e análise de erros para garantir que o modelo seja confiável.
Você consegue lidar com datasets desbalanceados?
Sim, pesos de classes, estratégias de amostragem, ajuste de limiar e avaliação adequada com PR/ROC.
Você fornece o código-fonte?
Sim, código fonte limpo e documentado está incluso.
Você pode implantar na nuvem (AWS/GCP/Azure)?
Atualmente, forneço entregáveis locais/prontos para Docker. Implantação na nuvem pode ser adicionada posteriormente.

