小規模な機械学習承ります

蓄積したデータを活かしませんか？

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サービス内容

Pythonを使って小規模な機械学習プログラムを作成します。 ※ココナラでの禁止行為のため、学校の課題や研究の代行と思われるご依頼には対応しておりません。 ※あくまでもお客様と一緒に問題を解決していきます。相談段階で内容を詰めるときにこまごまとした内容をやり取りする手間、成果物をお客様が確認する手間はかかります。ご了承ください。基本的に表データを対象としています。使用ライブラリはscikit-learnです。 TensorFlowを用いた画像分析には対応しておりません。規模が小さな機械学習を想定しています。行数が数百を超えるようなデータ分析の場合対応できない場合があります。 ●現在の機械学習お品書き(他は学習中です) ・重回帰分析、数量化1類、SVM回帰(Support Vector Rigression) 農作物の収量を栽培条件（日光や肥料など）で回帰分析。・クラスタリング(k-means法) クラスの生徒のテストの得点や学習時間で生徒を分類。・決定木、SVM(Support Vector Machine) 農作物の病気が出るかどうかを栽培条件（日照時間や肥料、使用した農薬の有無など）で分類。精度は100%ではありませんので、機械学習関連の結果をご利用して生じた損害等の一切の責任を負いかねますのでご了承ください。基本的に見積もりや質問の時にお伝えいただくプログラムの内容から、プログラムのサンプルを作成して、うまくいった場合にこちらから提案という流れとなります。提案までに数日かかることもあります。より確実なのは出品者に質問からメッセージ機能でのご相談です。料金はご依頼内容の難易度と量に応じて変動します。（PythonのバージョンはPython3が対象です）（OSはWindows11を対象としています）

購入にあたってのお願い

こちらで対応可能か料金はどのくらいになるか判断するため、サービス購入の前に出品者に質問または見積り・カスタマイズ相談でご相談ください。・依頼内容や目的、具体的な処理（こういうデータでこういう処理をしてこういう結果が欲しい） Pythonファイル（*.py）をコマンドプロンプトで実行する環境を想定しています。公式版のPython以外の環境（Anacondaなど）の場合対応できない場合があります。 Windows11での実行を想定しています。Mac、Linuxの場合の動作は保証できません。機械学習には機械学習のテクニックとそれを適用する専門分野の知識が必要なため、必要な条件がそろわない、難度が高すぎる場合提案を辞退する可能性があります。お客様が出品者に提供したデータに不備があった、見積もりや提案時にお客様が提供したデータとご購入後にお客様が提供したデータが異なるなどを理由とした、お客様都合での修正は基本的に有料でやり直しまたは依頼キャンセルとなります。提供データはよく確認してからご提供くださいますようお願い申し上げます。