Python ve R ile sınıflandırma, kümeleme, tahmin ve derin öğrenme projeleri. Verilerinizden değer üretmek için profesyonel makine öğrenmesi hizmetleri.
Veri bilimi ve yapay zeka ihtiyaçlarınız için uçtan uca ML çözümleri geliştiriyoruz.
Karar ağacı, Random Forest, SVM ve XGBoost gibi algoritmalarla sınıflandırma modeli geliştirilmesi.
Doğrusal ve polinom regresyon, Ridge, Lasso ve Gradient Boosting ile sürekli değişken tahminleme.
K-Means, DBSCAN ve hiyerarşik kümeleme yöntemleriyle veri segmentasyonu ve müşteri gruplama.
PCA ve t-SNE ile yüksek boyutlu verilerin görselleştirilmesi ve özellik mühendisliği uygulamaları.
Doğruluk, kesinlik, duyarlılık, F1 skoru ve ROC eğrisi ile model performansının kapsamlı değerlendirilmesi.
TensorFlow ve PyTorch ile yapay sinir ağları, görüntü sınıflandırma ve doğal dil işleme projeleri.
Projenin kapsamına ve veri büyüklüğüne göre 3-10 iş günü arasında değişir. Veri temizleme, özellik mühendisliği ve model seçimi süreçleri proje başında netleştirilir.
Python için Scikit-learn, XGBoost, TensorFlow, PyTorch, Pandas ve NumPy; R için caret, tidymodels ve keras kütüphaneleri kullanılmaktadır. Projenizin ihtiyacına göre en uygun araçlar seçilir.
Jupyter Notebook veya .py script dosyası, model çıktıları, performans metrikleri ve detaylı açıklamalar içeren rapor sisteme yüklenerek teslim edilir.
Ücretsiz kayıt olun, projenizi tanımlayın, teklifinizi alın.
Ücretsiz Kayıt Ol