Разработка ML-модели под задачу
Об этой услуге
Что вы получите
- ML-модель, разработанную под вашу конкретную бизнес-задачу: прогнозирование, классификация, рекомендации, NLP, CV
- Полный цикл: от анализа данных до готовой модели с API для интеграции
- Разведочный анализ данных (EDA) с визуализациями и выводами
- Сравнение нескольких подходов: baseline, классические ML-алгоритмы, нейросети
- Документацию, воспроизводимые эксперименты (MLflow/W&B) и инструкцию по деплою
Как я работаю
Формализую бизнес-задачу в ML-задачу, определяю метрику качества. Провожу EDA, feature engineering и подбор оптимального алгоритма. Обучаю модели (scikit-learn, XGBoost, LightGBM, PyTorch) с подбором гиперпараметров через Optuna. Валидирую на отложенной выборке и поставляю готовое решение с FastAPI-обёрткой.
Почему стоит выбрать меня
- Data Scientist с 5+ лет опыта, модели работают в продакшене финтеха, ритейла и логистики
- Не просто обучаю модель, а решаю вашу бизнес-задачу — с понятными метриками и ROI
- Владею полным стеком: Python, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, MLflow, Docker
Опишите задачу и предоставьте пример данных — я проведу экспресс-анализ и предложу подход.
Отзывы
4.60
10 Отзывы
Качество работы просто потрясающее. Рекомендую данного специалиста!
Евгений Бобров
Великолепная работа! Качество превосходное. Спасибо!
Иван Петренко
Результат на высшем уровне. Исполнитель оправдал все ожидания.
Евгений Бобров
Качество ниже ожидаемого. Пришлось просить переделать несколько моментов.
Татьяна Климина
Всё безупречно! Исполнитель знает своё дело и делает его отлично.
Марина Соколова
Работа выполнена на отлично! Очень рекомендую этого специалиста.
Сергей Лебедев
Хорошая работа. Исполнитель учёл большинство пожеланий, хотя пара нюансов осталась.
Роман Сухарев
Профессиональная работа! Доволен результатом на все сто процентов.
Алексей Пустовалов
QA
Александр построил модель прогноза оттока. Точность — 87%. Интегрировали в CRM, теперь заранее видим клиентов в зоне риска. Сэкономили миллионы.
Алексей Пустовалов
QA
Модель работает хорошо, но на этапе Feature Engineering хотелось бы больше объяснений для нашей команды. В остальном — профессионал.
