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Construiré un modelo de machine learning y una aplicación web en streamlit para tus datos
Desarrollador de IA y Data Science
Desarrollador de IA y Data Science enfocado en crear soluciones prácticas e inteligentes usando Python, machine learning, NLP y tecnologías modernas de IA. Con experiencia en desarrollar aplicaciones ...
Acerca de este Servicio
¿Tienes un conjunto de datos y quieres convertirlo en una solución de machine learning funcional?
Construiré un modelo de machine learning personalizado usando Python y transformaré tus datos en un sistema de predicción interactivo. Dependiendo de tu paquete y los requisitos del proyecto, puedo manejar todo el flujo de trabajo desde la preprocesación de datos y desarrollo del modelo hasta la optimización, explicabilidad y despliegue en Streamlit.
Lo que puedo ofrecer:
- Limpieza y preprocesamiento de datos
- Ingeniería de características
- Modelado de clasificación y predicción
- Comparación de múltiples modelos de ML
- Entrenamiento, prueba y optimización del modelo
- Evaluación del rendimiento usando métricas apropiadas
- XGBoost, Random Forest, Regresión logística, Árboles de decisión y más
- Aplicación web interactiva en Streamlit
- IA explicable cuando sea apropiado
- Guardado y despliegue del modelo
- Código fuente limpio en Python
He creado aplicaciones de ML de extremo a extremo como HeartGuard AI, un sistema explicable de clasificación cardiovascular que combina XGBoost, explicaciones SHAP y una interfaz desplegada en Streamlit.
Por favor, contáctame antes de hacer tu pedido para que pueda revisar tu conjunto de datos, objetivo de predicción y requisitos, y recomendarte el paquete adecuado.
Lenguaje de programación:
Python
Marcos:
Scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué necesitas de mí para empezar?
Por favor, proporciona tu conjunto de datos, objetivo de predicción, variable objetivo (si la conoces) y cualquier requisito específico. Puedo revisarlos antes de que hagas tu pedido.
¿Qué algoritmos de machine learning puedes usar?
Puedo trabajar con algoritmos como Regresión logística, Árboles de decisión, Random Forest, XGBoost y otros modelos adecuados de scikit-learn. El algoritmo será seleccionado según tu conjunto de datos y problema, en lugar de usar un solo modelo para todos los proyectos.
¿Puedes construir una interfaz web para mi modelo?
Sí. El paquete Premium puede incluir una aplicación interactiva en Streamlit donde los usuarios ingresan datos y reciben predicciones del modelo.
¿Puedes garantizar una precisión específica del modelo?
No se puede garantizar una precisión específica sin analizar los datos. El rendimiento depende de factores como la calidad de los datos, las características disponibles, la definición del objetivo, el tamaño de la muestra y el problema de predicción subyacente.
