Crearé modelos GNN personalizados para detección de fraude y sistemas de recomendación.


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yara_omar9988

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justin559

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Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Necesitas mejores recomendaciones, detección de fraude, predicción de relaciones o inteligencia de redes?
Construyo soluciones personalizadas de Graph Neural Network (GNN) que descubren patrones y relaciones ocultas en datos conectados.
Ya sea que trabajes con clientes, productos, transacciones, usuarios, entidades o redes sociales, las GNN pueden ayudar a generar predicciones más precisas y obtener insights más profundos que los enfoques tradicionales de machine learning.
Lo que construyo:
- sistemas de recomendación
- detección de fraude y anomalías
- predicción de enlaces
- clasificación de nodos y aristas
- inteligencia en gráficos de conocimiento
- modelado de relaciones con clientes y productos
Lo que obtienes:
- preprocesamiento de datos en gráficos
- desarrollo de modelos GNN personalizados
- evaluación de modelos y análisis
- código limpio y documentado
- archivos fuente y notebooks
- APIs opcionales, Dockerización y soporte para despliegue
Casos de uso comunes:
- sistemas de recomendación para ecommerce
- detección de fraude financiero
- plataformas de inteligencia de clientes
- análisis de redes sociales
- aplicaciones de gráficos de conocimiento
- investigación y análisis de gráficos
Envíame un mensaje antes de ordenar para que pueda revisar tu estructura de gráfico y recomendarte el mejor enfoque.
Conoce a Arman Mehdi
AI Systems Engineer From Idea to Deployment
Level 2
- DePakistán
- Miembro desdesep 2024
- Responde aprox. en:1 hora
- Última entrega1 mes
Idiomas
Inglés
Traducción automática
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Puedes trabajar con mis datos personalizados en graph o CSV?
Sí, preparo tus datos de graph y construyo una pipeline completa de GNN.
¿Puedes crear graphs de red para mostrar relaciones o colaboraciones?
Sí, creo graphs de red específicos del dominio para visualizar y analizar relaciones, interacciones y colaboraciones.
¿Puedes construir sistemas de recomendación usando knowledge graphs?
Sí, diseño sistemas de recomendación basados en GNN usando knowledge graphs adaptados a tus datos y objetivos.
¿Puedes construir un grafo de colaboración de autores a partir de mis datos CSV y luego aplicar GNN para análisis?
¡Por supuesto! Comparte tu CSV de coautoría (por ejemplo, autor A, B, ID de publicación), y construiré un grafo, extraeré características, aplicaré GNNs (GCN, GraphSAGE) para clustering o predicción de enlaces, y entregaré visualizaciones + código listo para usar en PyTorch Geometric para investigación.
Tengo un grafo de red general en formato CSV—¿puedes procesarlo y construir una pipeline completa de GNN?
¡Sí! Solo sube tu CSV de lista de aristas (con características opcionales de nodos), y lo preprocesaré, construiré una GNN (GCN, GAT, etc.) para tu tarea, entrenaré y evaluaré (precisión, ROC-AUC, etc.), y entregaré código limpio, scripts y visualizaciones, ideal para investigación o despliegue.
¿Es esto adecuado para producción o casos de uso reales?
Sí, las soluciones están diseñadas para aplicaciones del mundo real y escalables.
¿Ofreces soporte para inferencia o despliegue?
Sí, entrego pipelines de inferencia listos para Docker o API para facilitar su integración y despliegue.
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