Бюджет: 2990 PLN Термін: 29 днів
Добрий день!
Мене звати Валентин, і я представляю Arctic Web Agency. Ми - команда досвідчених веб-розробників, які спеціалізуються на створенні сучасних та ефективних веб-рішень для бізнесу.В особисті повідомлення зможу надати приклади наших схожих робіт. Готові взяти ваш проєкт до роботи!
З повагою
Arctic Web Team
Freelancehunt
Бюджет: 19500 PLN Термін: 30 днів
Привіт!
Я можу створити надійну модель для вашого великого набору даних і впевнитися, що вона досягне очікуваної точності. Я використаю Spark для плавної обробки даних, а потім застосую трансформаторні моделі та методи підсилених дерев, такі як LightGBM або CatBoost. Кожен крок буде ретельно налаштований, щоб ми могли досягти найкращого балансу між швидкістю та точністю.
Однією з ідей, яка може виділити це рішення, є можливість співпраці трансформаторної моделі та дерева. Коли обидві моделі дають однакову, впевнену відповідь, ми їй довіряємо. Коли вони не згодні, система може використати аварійне правило і зафіксувати випадок для подальшого перегляду. Ця проста конфігурація часто покращує результат F1 і підтримує стабільність результатів, коли дані змінюються з часом.
Код буде повністю документований і написаний так, щоб його можна було без проблем масштабувати. Модель буде розміщена в службі FastAPI, готовій до підключення як REST API, з прогнозами в реальному часі та пакетною обробкою. Вона також міститиме тести, нотатки щодо моніторингу та короткий посібник, щоб інтеграція проходила безперешкодно.
Дякую!
Бюджет: 28750 PLN Термін: 50 днів
Привіт, Олександро
Я можу створити модель ШІ, яка відповідає вашому порогу точності, при цьому дотримуючись обов'язкового використання розподілених обчислень.
Будь ласка, напишіть мені в особисті повідомлення, щоб ми могли обговорити деталі
Бюджет: 20000 PLN Термін: 20 днів
Маю значний досвід у розробці моделей машинного навчання для великих датасетів (100GB+). Працював із багатокласовою класифікацією, застосовуючи сучасні архітектури (Transformer, LightGBM, CatBoost) та методи оптимізації гіперпараметрів.
Використовую розподілені обчислення (Spark, Dask, PyTorch Distributed) для прискорення тренування моделей. Гарантую досягнення високих метрик (F1-score > 0.92) та стабільність на тестових вибірках.
Код буде добре задокументований і підготовлений до масштабування та інтеграції через REST API. Готовий виконати проєкт у визначені терміни з урахуванням ваших вимог.
