【AI活用で課題解決】高精度な機械学習モデルを開発しビジネスを最適化します
業務内容
AI専門知識で、あなたのビジネスに最適な機械学習モデルを構築します
このようなお悩みはありませんか?
「データはあるが活用しきれていない」「予測精度を上げたいが方法が分からない」「AI導入を検討しているが、どこから手を付けていいか不明」「業務プロセスの非効率さをAIで改善したい」「PoC止まりで実運用が進まない」といった課題を抱えていませんか?
発注の流れ
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お問い合わせ・ヒアリング
まずはランサーズのメッセージ機能で、貴社の課題やAI活用へのご興味をお聞かせください。漠然としたアイデア段階でも歓迎です。 -
企画提案・お見積もり
ヒアリング内容に基づき、機械学習モデル開発の方向性や期待される効果、おおよそのスケジュールと費用感をランサーズ上でご提案します。 -
契約・仮払い
ご提案内容にご納得いただけましたら、ランサーズ上で仮払いを行い、プロジェクトを正式に開始します。ランサーズ外での直接の連絡はお控えください。 -
開発・進捗報告
プロジェクト進行中は、ランサーズのメッセージ機能やビデオ通話機能、ワークスペースを活用し、密に連携しながら開発を進めます。 -
納品・完了
完成したモデルや成果物をご確認いただき、最終調整を行います。問題がなければランサーズを通して納品いたします。対応範囲・価格
MLモデル導入相談・要件定義:150,000円〜
お客様のビジネス課題や現状のデータ、AI活用の目的などを丁寧にヒアリングし、機械学習導入の可能性や実現へのロードマップを策定します。
個別タスク実行支援(モデル評価・チューニング等):500,000円〜
既存モデルの精度向上、特定のデータ分析タスク、モデルのチューニング、小規模なデータ前処理など、部分的な課題解決を支援します。
機械学習モデル開発・実装(PoC~本番導入):1,500,000円〜
ビジネス要件定義からデータ分析、機械学習モデルの設計・開発、訓練・評価、PoC、そして本番環境への導入までを一貫して担当します。
納期
30日
制作の流れ
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要件定義・データ分析
ビジネス課題の深掘り、必要なデータの特定、そしてモデル開発のゴール設定を行います。ここで、具体的な成功指標を明確にします。 -
データ前処理・加工
集めたデータを整理し、機械学習モデルが学習しやすい形に加工します。欠損値処理、特徴量エンジニアリングなどを行います。 -
モデル開発・評価
最適な機械学習アルゴリズムを選定し、モデルを構築します。テストデータを用いて精度やパフォーマンスを徹底的に評価します。 -
システム連携・導入支援
開発したモデルを実際に利用できるシステムに組み込み、本番環境での安定稼働を目指します。必要に応じてAPI連携も行います。 -
運用・最適化サポート
導入後もモデルのパフォーマンスを監視し、定期的な再学習やチューニングによって、継続的な精度向上とビジネス価値最大化を図ります。サービス内容
お客様のビジネス課題を深く理解し、高精度かつ実用的な機械学習モデルを構築します。単なるモデル開発に留まらず、データの準備からモデルの訓練・評価、システムへの組み込み、そして運用後の最適化まで、一貫したAI導入支援を通じてビジネスインパクト最大化に貢献します。複雑なAI技術を分かりやすく説明し、お客様が安心してAI活用に取り組めるよう、丁寧なコミュニケーションを心がけています。
データはあるのに活用しきれていない、AI導入のノウハウがなく手探り状態、そんなお悩みはありませんか?12年のIT業界経験を持つシニアフルスタックエンジニアが、あなたのビジネス課題に特化した機械学習モデルを開発し、その導入から運用まで一貫してサポートします。単なる理論的なモデルではなく、「現場で本当に使えるか?」を追求した実践的なAIソリューションで、貴社のデータ活用を次のステージへと導きます。まずは、貴社の「こうなりたい」という漠然としたアイデアから、ぜひランサーズのメッセージでお気軽にご相談ください。具体的な一歩を一緒に踏み出しましょう。
Python によるデータサイエンスと機械学習をします
業務内容
データは企業の主な資産です。より良いデータ、より良い決定を下すことができます。データサイエンスは、データを分析するためのツールを提供する分野です。これには、データの準備と探索、データの表現と変換、データの視覚化、プレゼンテーション、予測分析など、いくつかのサブディビジョンが含まれています。
➡︎だから、あなたの厄介なデータを貴重で意思決定可能なものにしてくれる人を探しているなら、私はあなたを助けるためにここにいます。
【プロジェクトのための私のスキルリスト】
・Python
・Numpy
・Pandas
・Matplotlib
・Seaborn
・Folium
・Scikit-learn
【データの前処理】
・欠落データの処理
・データ補完
・分類のラベルエンコーディング
・カテゴリデータの処理
・特徴変換の手法
・特徴エンジニアリング
【データビジュアライゼーション】
・Matplotlib
・Plotly
・Seaborn
・Folium
【機械学習】
・線形回帰
・ロジスティック回帰
・K 最近傍 (KNN)
・デシジョンツリー分類子
・ランダムフォレスト分類子
・サポートベクターマシン
・ベイズアルゴリズム
ご興味持っていただけましたら、メッセージでお気軽にお声がけください。
どうぞ宜しくお願いいたします!