Eu Construirei Sua Solução de Machine Learning ou Deep Learning em Python ou R

Por favor, compartilhe seu conjunto de dados (ou uma descrição dele), seu objetivo alvo (por exemplo, classificação, regressão, previsão), seu idioma preferido (Python ou R) e quaisquer algoritmos específicos ou restrições que você tenha em mente. Quanto mais contexto você fornecer, mais precisamente podemos definir o escopo do trabalho.

Trabalhamos com exportações CSV, Excel, JSON, SQL e a maioria dos formatos de dados estruturados comuns. Se seus dados estiverem em um formato diferente, informe-nos via chat do pedido e confirmaremos a compatibilidade antes de iniciar.

Cobrimos uma ampla gama: Regressão Logística e Linear, Random Forest, Support Vector Machines (SVM), Redes Neurais Convolucionais (CNN), Redes Neurais Recorrentes (RNN), LSTMs e arquiteturas baseadas em Transformer. Se você tiver um modelo específico em mente, mencione-o em seus requisitos.

Inclui empacotar seu modelo treinado em uma aplicação implantável usando Flask ou FastAPI, containerizá-lo com Docker quando apropriado e configurar um endpoint de API funcional. Dashboards Streamlit também estão disponíveis. Não cobrimos custos contínuos de hospedagem em nuvem, que são faturados diretamente pelo seu provedor de nuvem escolhido.

Uma revisão significa que você pode solicitar alterações dentro do escopo acordado — ajustes nas etapas de pré-processamento, parâmetros do modelo ou conteúdo do relatório. Solicitações de revisão que expandem o escopo original (por exemplo, adicionar um novo conjunto de dados ou um tipo de modelo completamente diferente) podem exigir uma discussão de escopo e um acordo separado.

Sim. Temos experiência em apoiar candidatos a doutorado, pesquisadores acadêmicos e estudantes. Se o seu projeto tiver um requisito metodológico específico ou precisar se alinhar a uma estrutura descrita em um artigo, por favor, compartilhe esses detalhes antecipadamente para que possamos adaptar a abordagem de acordo.

Toda a comunicação ocorre através do chat do pedido na plataforma. Manteremos você atualizado em marcos importantes e faremos perguntas para esclarecer, conforme necessário. Se algo não estiver claro no início, entraremos em contato antes de prosseguir para que o produto final atenda às suas expectativas.

O pré-processamento de dados está incluído em cada nível precisamente porque dados do mundo real raramente estão limpos. Tratamos valores ausentes, outliers, codificação e normalização como parte do fluxo de trabalho padrão. Se seus dados tiverem problemas estruturais significativos que aumentariam substancialmente o escopo, sinalizaremos isso cedo e concordaremos em como proceder.