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Ich erstelle Verkaufs- und Nachfrageprognosemodelle mit Python Machine Learning
Hervorragender Datenanalyst, KI-ML-Ingenieur
Hallo! Ich bin Muhammad Adnan, ein Data Scientist und Machine Learning Engineer mit Schwerpunkt auf Python. Ich helfe Kunden dabei, rohe Daten in bedeutungsvolle Erkenntnisse, prädiktive Modelle und p...
Über diesen Service
Über dieses Gig:
Machine Learning Lösungen für dein Business:
Willst du Verkäufe, Nachfrage oder zukünftige Geschäftstrends vorhersagen? Ich erstelle ein auf Python basierendes Prognose- und predictive analytics Modell mit deinen historischen Daten.
Erhalte Datenvorverarbeitung, Zeitreihenanalyse, Prognosen, Modellebenevaluation und klare Vorhersageergebnisse.
Mit 2 Jahren Industrieerfahrung in Python, Machine Learning und Data Science verfüge ich über das Wissen und die Fähigkeiten, die du brauchst, um dein Business voranzubringen.
Was du bekommst:
- Datenvorverarbeitung (fehlende Werte, Kodierung, Skalierung nach Bedarf)
- Modellerstellung für Klassifikation oder Regression (<strong-baumbasierte Modelle und Ensemble-Methoden wenn passend)
- Performance-Bewertung und Visualisierungen (z.B. Confusion Matrix, ROC-Kurve, Feature Importance)
- Feinabstimmung und Optimierung für beste Performance
- Interaktives Streamlit-Dashboard
- System für Echtzeit-Vorhersagen
Expertise:
- Python
- Streamlit
- Scikit-learn
- Pandas
- NumPy
- Matplotlib
- Plotly
- TensorFlow
- Keras
- XGBoost
- LightGBM
Warum mich wählen?
- Schnelle Kommunikation
- Pünktliche Lieferung
Programmiersprache:
Python
•
MATLAB
•
SQL
•
Colab
Frameworks:
scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
APIs:
Google Cloud Vision API
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
tensorflow
•
Excel
•
MLflow
•
Colab
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Was muss ich bereitstellen, bevor wir beginnen?
Bitte stelle deine Dataset (CSV, Excel, SQL etc.), Projektanforderungen, Vorhersageziele und alle bevorzugten Features oder Designideen bereit.
Welche Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden Sie?
Ich wähle den besten Algorithmus basierend auf deinem Datensatz. Gängige Optionen sind lineare Regression, Random Forest, XGBoost, Entscheidungsbaum, Gradient Boosting und andere geeignete Regressionsmodelle.
Kannst du die Streamlit-Anwendung deployen?
Ja, definitiv, ich kann deine Anwendung auf Streamlit Community Cloud bereitstellen.
Kannst du ein bestehendes Machine-Learning-Projekt verbessern oder reparieren?
Absolut, ich kann debuggen, optimieren, die Genauigkeit verbessern, das Dashboard neu gestalten oder neue Funktionen zu deinem bestehenden Machine Learning-Projekt hinzufügen.
Bietest du Unterstützung nach Abschluss eines Projekts an?
Ich helfe dir gerne, falls du auf Probleme stößt. Ich biete Nachbetreuung an, um einen reibungslosen Ablauf deiner Anwendung zu gewährleisten.
