Ich erstelle eigene Machine-Learning-Modelle in Python für Vorhersage und Klassifikation
Angewandter KI-Ingenieur
Über diesen Service
Benötigst du ein Machine-Learning-Modell für Vorhersagen oder Klassifikation?
Ich erstelle maßgeschneiderte Machine-Learning-Modelle in Python mit Pandas und scikit-learn, entwickelt in Jupyter Notebook oder Google Colab.
Wobei ich dir helfen kann
- Klassifikation und Regression
- Datenbereinigung, Vorverarbeitung und Feature-Engineering
- Modelltraining, -auswertung undfeineinstellung der Hyperparameter
- Modellvergleich mit passenden Leistungskennzahlen
Was du bekommst
Ein trainiertes Modell, passende Evaluations-Ergebnisse, Quellcode und Dokumentation. Das Basic-Paket umfasst ein Modell. Standard vergleicht bis zu 2 Modelle und justiert das gewählte Modell. Premium vergleicht bis zu 3 Modelle und enthält eine wiederverwendbare Preprocessing- und Vorhersage-Pipeline mit einem Evaluationsbericht.
Bevor du bestellst
Teile mir deinen Datensatz, die Ziel-Spalte und das Vorhersageziel mit, damit ich deine Anforderungen bestätigen und das passende Paket empfehlen kann.
Hinweis: Die Modellleistung hängt von der Datenqualität und der Komplexität des Problems ab; eine genaue Angabe zur Trefferquote kann nicht garantiert werden. Die Pakete decken überschaubare tabellarische Aufgaben mit klassischem ML ab. Deep Learning, Computer Vision und komplexe Projekte erfordern eine separate Abgrenzung. API-Integration und Cloud-Deployment sind optionale Extras."}
Programmiersprache:
Python
Frameworks:
scikit-learn
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
Colab
Mein Portfolio
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FAQ
Automatische Übersetzung
Was brauchst du von mir, um anzufangen?
Bitte gib dein Dataset, dein Vorhersage- oder Klassifikationsziel, ggf. die Ziel-Spalte und alle speziellen Anforderungen an. Kontaktiere mich zuerst, wenn du dir unsicher bist.
Welche Arten von Machine Learning Problemen bearbeitest du?
Ich arbeite an Klassifikations- und Regressionsaufgaben mit Python und scikit-learn, einschließlich Vorhersageproblemen mit strukturierten, tabellarischen Daten.
Welches Paket soll ich wählen?
Basic umfasst ein trainiertes Modell. Standard vergleicht bis zu zwei Modelle und justiert das ausgewählte Modell. Premium vergleicht bis zu drei Modelle und beinhaltet eine wiederverwendbare ML-Pipeline sowie einen Evaluationsbericht.
Was werde ich nach Abschluss erhalten?
Du erhältst das trainierte Modell, den Quellcode, relevante Auswertungen und Dokumentation bzw. Nutzungsanweisungen gemäß dem gewählten Paket.
Kannst du eine bestimmte Modellgenauigkeit garantieren?
Nein. Die Modellleistung hängt von der Datenqualität, verfügbaren Features und der Komplexität des Problems ab. Ich bewerte das Modell mit Metriken, die zu deiner Aufgabe passen.
Bietest du API-Integration und Cloud-Deployment an?
Ja, diese Extras sind separat zu buchen. Teile bitte deine Anforderungen und deine Zielumgebung vor der Bestellung mit, damit ich Machbarkeit und Kosten prüfen kann.
Kannst du mit großen Datensätzen oder komplexen KI-Projekten umgehen?
Große Datensätze, Deep Learning, Computer Vision und komplexe Projekte liegen außerhalb der Standardpakete. Kontaktiere mich, um die Anforderungen zu besprechen und zu klären, ob ein individuelles Angebot sinnvoll ist.
Muss ich meine Daten vor der Bestellung vorverarbeiten?
Nein. Grundlegende Vorverarbeitung ist gemäß deinem gewählten Paket enthalten. Bitte stelle deinen Datensatz und die Ziel-Spalte bereit. Umfassendes Bereinigen oder das Kombinieren mehrerer Datensätze kann einen individuellen Leistungsumfang erfordern.
Welche Werkzeuge und welche Umgebung verwendest du, um das Modell zu erstellen und zu testen?
Ich verwende Python, Pandas und scikit-learn und arbeite im Jupyter Notebook oder Google Colab. Testmethoden und Evaluationskennzahlen hängen von der Aufgabe ab. Bitte nenne vor der Bestellung etwaige spezifische Umgebungsanforderungen.
Welche Datenbereinigung und Vorverarbeitung sind enthalten?
Ich kümmere mich um routinemäßige Vorverarbeitung, wie fehlende Werte, Duplikate, Formatierung sowie notwendige Codierung oder Skalierung. Umfassende Datenreparaturen, manuelle Kennzeichnung oder komplexe Transformationen können einen separaten Leistungsumfang erfordern.

