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Construiré un prototipo de aprendizaje automático en python
Ingeniero de IA y ML para modelos predictivos, NLP y aplicaciones en Python
Construyo prototipos prácticos de IA y aprendizaje automático que convierten datos en resultados útiles. Mi trabajo abarca modelado predictivo, visión por computadora, NLP, recuperación y aplicaciones...
Acerca de este Servicio
Convierte un conjunto de datos estructurado en un experimento de predicción claro y reproducible. Construiré un prototipo en Python para una tarea de clasificación o regresión acordada.
El paquete básico incluye verificaciones y preprocesamiento de datos, un modelo de referencia, una división adecuada de entrenamiento/prueba, métricas de evaluación y código fuente con notas de configuración. Explicaré los resultados y limitaciones para que puedas decidir qué mejorar a continuación.
Por favor, envíame un mensaje a través de Fiverr antes de ordenar para confirmar el conjunto de datos, el objetivo y el alcance. El paquete base no incluye recopilación o etiquetado de datos, aprendizaje profundo, desarrollo de API, interfaz web, despliegue en la nube o soporte continuo. No se garantiza una precisión particular antes de revisar los datos.
Recibirás un cuaderno o script en Python, lista de dependencias, instrucciones de configuración y un breve resumen de suposiciones y próximos pasos. Una revisión cubre un ajuste dentro del conjunto de datos original y la tarea acordada.
Lenguaje de programación:
Python
FAQ
Traducción automática
¿Garantizas una precisión específica?
No. El rendimiento depende del conjunto de datos y la tarea. Informo los resultados medidos en una división adecuada, con supuestos y limitaciones.
¿Incluye esto una API o despliegue?
No. Este paquete es un prototipo de aprendizaje automático tabular con código fuente y notas de configuración. Las APIs, interfaces web, alojamiento y despliegue en producción requieren un alcance acordado por separado.
¿Qué cubre la revisión?
Un ajuste dentro del conjunto de datos original y la tarea acordada. Un conjunto de datos diferente, un objetivo nuevo o una característica adicional es un cambio en el alcance.
