Ich entwickle Python-, Machine Learning-, Deep Learning- und NLP-Lösungen für deine Daten


Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Hast du Daten und brauchst ein Modell? Ein Textdatensatz und möchtest Erkenntnisse gewinnen? Ein Deep-Learning-Anwendungsfall, aber keine Ahnung, wo du anfangen sollst? Ich decke alle drei Disziplinen ab: klassische ML, Deep Learning und NLP, damit du keine mehreren Freelancer einstellen musst.
1: MACHINE LEARNING
Klassifikation, Regression & Clustering (scikit-learn, XGBoost, Random Forest)
Datenvorverarbeitung, EDA & Feature Engineering
Hyperparameter-Optimierung (GridSearch, RandomSearch, Optuna)
Modellevaluation: Genauigkeit, F1, Konfusionsmatrix, Cross-Validation
2: DEEP LEARNING
CNNs für Bildklassifikation und Erkennung
RNNs / LSTMs für Zeitreihen und sequenzielle Daten
Eigene neuronale Netze in PyTorch oder TensorFlow
Transfer Learning & Feinabstimmung vortrainierter Modelle
3: NLP
Sentiment-Analyse, Textklassifikation & Topic Modeling
Named Entity Recognition (NER)
Feinabstimmung von BERT
Keyword-Extraktion, Zusammenfassung & Frage-Antwort-Systeme
Jede Aufgabe beinhaltet:
>Jupyter Notebook mit Schritt-für-Schritt-Erklärungen
>Saubere, gut kommentierte Python-Skripte
>Evaluationsbericht mit Visualisierungen
>README, damit du genau verstehst, was erstellt wurde und wie es läuft
Teile mir dein Dataset oder Projektbrief mit, und ich bestätige den Umfang und das beste Modell für deine Daten.
Lerne Abid Ali kennen
AI ML, Generative AI, LLM Apps, RAG Chatbots, FastAPI And Model Deployment
- AusPakistan
- Mitglied seitMärz 2026
Sprachen
Urdu, Englisch
Automatische Übersetzung
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Q: Welches Paket ist das richtige für mein Projekt?
Das Basic-Paket (90$) ist ideal für eine einzelne, gut abgegrenzte ML- oder NLP-Aufgabe auf einem sauberen Datensatz. Das Standard-Paket (150$) eignet sich für vollständige End-to-End-Pipelines mit Vorverarbeitung, Feinabstimmung und Evaluation. Das Premium-Paket (250$) ist für Deep Learning, Transformer-Feinabstimmung, FastAPI-Endpunkte.
F: Muss ich meinen eigenen Datensatz bereitstellen?
Idealerweise ja — deine eigenen Daten liefern die relevantesten Ergebnisse. Falls du keinen Datensatz hast, kann ich einen geeigneten Open-Source-Datensatz (z.B. von Kaggle oder UCI) verwenden und klar dokumentieren, welcher genutzt wurde und warum er zu deinem Anwendungsfall passt.
Q: In welchem Format werden meine Ergebnisse geliefert?
Du erhältst eine ZIP-Datei oder ein GitHub-Repository mit: sauberen Python-Skripten, einem Jupyter Notebook mit Erklärungen, gespeicherten Modell-Dateien (.pkl / .pt / .h5), Evaluationsdiagrammen und einer README mit Anweisungen, wie alles läuft. Kein Setup-Stress.
Q: Bietest du eine deployte API für das Modell an?
Ja — ein FastAPI-Inferenz-Endpunkt ist im Premium-Paket enthalten, sodass dein Modell bereit ist, in jede Anwendung integriert zu werden. Für Basic- oder Standard-Aufträge kann API-Deployment als Zusatzoption hinzugefügt werden. Erwähne es einfach bei deiner Nachricht.
F: Was passiert, wenn ich mit den Ergebnissen nicht zufrieden bin?
Jedes Paket beinhaltet Revisionen (1 für Basic, 2 für Standard, 3 für Premium). Ich arbeite mit dir, bis das Ergebnis deinen Anforderungen entspricht. Falls die Genauigkeit eines Modells aufgrund von Datenbeschränkungen nicht den Erwartungen entspricht, erkläre ich warum und schlage praktische Verbesserungen vor.
