Je vais faire du machine learning

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MODÈLE DE PRÉDICTION MACHINE LEARNING:

Modèles de prévisions utilisant l'apprentissage supervisé: prévisions de ventes ,détection d'anomalies...

Ayant appris durant de nombreuses années le langage python3 et le machine learning via de nombreux projets de classification ou régression, je vous propose les modèles de prédictions adaptés à vos besoins.

je propose mes services de prédictions en machine-learning en apprentissage supervisé en implémentant le modèle adapté à votre problème.

Régression ? Classification ? Séries temporelles ? je vous proposerai le modèle effectuant les prédictions voulues.

mes technologies sont le langage python3, la librairie scikit-learn et tensorflow, les tests statistiques via statsmodels.

A l'aide de vos données sous format csv, excel,json je vous proposerais classification ou régression en utilisant les modules scikit-learn ou tensorflow.

pour l'offre basique (5e) :délai de 3jours
je vous propose une implémentation de modèle (avec pipeline) pour des données de taille inférieures à 3000 lignes pour des données numériques.

test des modèles simples: KNN,SVM, Arbre de decision...

je compare trois algorithmes adapté au problème et au temps de calcul rapide.

le modèle sera entraîné sur l'entièreté des données avec peu de traitement , un modèle sauvegardé sera fourni ainsi que le code sous format notebook.

offre supplémentaires:

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dimension de données supplémentaires (10e):
service fait sur des données de dimension >3000 lignes <5000.

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exploration de données (25e): délai un jour supplémentaire.

afin d'implémenter un modèle robuste il est important de comprendre la nature des données en profondeur,
pour cette option je me permets une analyse complète comprenant tests statistiques et visualisation afin de pré-traiter au mieux les données pour entraîner le modèle.

-tests statistiques d'associations: chi2,ANOVA,MANOVA .
-visualisations: répartition,pairplots et matrice de corrélation.
-analyse en composantes principales.

l'analyse me permettra d'optimiser la sélection de variables et leur traitement pour le modèle.

les tests, visualisations m'ayant servis sont inclus dans le notebook du service basique.


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modèles performants (25e): délai un jour supplémentaire

- je teste des algorithmes plus complexes demandant plus de ressources (temps d'entraînement) pour améliorer la précision des prédictions.

algorithmes: RandomForest,AdaBoost,XGboost,MLP.

- Une fois un modèle efficace choisi parmi ceux cité j'optimise ses (hyper)-paramètres afin d'augmenter ses qualités de prédictions.

-je fournis une évaluation du modèle : score de test final et dépendances à la quantité de données.
les différents essais de modèles seront inclus dans le notebook du service basique.

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compte rendu technique 30e:
après analyses et tests, je détaille toutes les étapes réalisés de la réception de données jusqu'au modèle fini: de une à deux pages en format pdf.

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