Ich werde ein schnelles ml-Prototyp-Notebook und Bewertung erstellen

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M Ahmed Imtiaz
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build a fast ml prototype notebook and evaluation
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Über diesen Service

Automatische Übersetzung

Ich erstelle einen funktionierenden ML-Prototyp (Klassifikation oder Regression) auf deinem Datensatz und liefere ein reproduzierbares Jupyter-Notebook, den trainierten Model-Checkpoint und einen Bewertungsbericht. Meine Ergebnisse umfassen: gereinigtes Datenmuster, Vorverarbeitungsschritte, Basismodell (scikit-learn / PyTorch), Bewertungsmetriken (AUC/F1/RMSE je nach Fall) und Empfehlungen für die nächsten Schritte.

Was du bekommst:

  • Reproduzierbares Jupyter-Notebook mit Datenbereinigung, Feature-Pipeline und Modelltraining.
  • Model-Checkpoint (pickle / joblib / .pth je nach Fall) und ein einfaches Vorhersageskript.
  • Bewertungsbericht (Verwirrungsmatrix, Präzision/Recall/F1 oder RMSE/AUC) und kurze Hinweise für die nächsten Schritte.
  • Ich starte mit einem kleinen Machbarkeits-Run an einem Beispiel, das du bereitstellst (50200 Zeilen), damit du schnell Ergebnisse siehst.

  • Modell-Expertise

    • Entwicklung von individuellen Modellen
    • Feinabstimmung von Modellen
    • Generative KI

  • Industrie

    • Andere

  • Programmiersprache

    • Python

  • Sprache

    • Englisch
    • Urdu

  • Technische Expertise

    • Maschinelles Lernen (überwacht, unüberwacht, bestärkend)
    • Deep Learning (Neuronale Netze, GANs)
    • Feature Engineering und Datenaufbereitung

Lerne M Ahmed Imtiaz kennen

M Ahmed Imtiaz
  • AusPakistan
  • Mitglied seitSept. 2025

  • Sprachen

    Urdu, Englisch
I’m an ML engineer who builds fast, production-ready prototypes and clean data pipelines. My hands-on experience includes BERT fine-tuning for sentiment and text classification, graph-based recommenders (Node2Vec / GraphSAGE), and wrapping models into FastAPI endpoints with Docker. I focus on reproducible deliverables: Jupyter notebooks, model checkpoints, inference scripts, and clear run instructions so clients can validate and extend work easily. For example, in my DamTechhub internship I improved a GraphSAGE recommender’s validation AUC and produced a working FastAPI inference endpoint.

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