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Ich werde die ML-Modelle entwickeln
Hi, ich bin Devanshu Verma, ich bringe 3 Jahre Erfahrung in Daten eingabe, Datenextraktion und Analyse-Dienstleistungen mit Excel und Python mit. Ich spezialisiere mich auf –
Genaues und effizientes D...
Über diesen Service
Suchst du nach einem zuverlässigen Data Scientist, der deine Rohdaten in bedeutungsvolle Erkenntnisse und prädiktive Modelle umwandelt? Dann bist du hier genau richtig.
Ich biete komplette Data Science und Machine Learning Dienstleistungen an, von der Datenbereinigung und -vorbereitung bis hin zum Aufbau und zur Bewertung leistungsstarker Modelle, die auf deine geschäftlichen oder akademischen Bedürfnisse zugeschnitten sind.
Egal, ob du an einem Geschäftsproblem, Forschungsprojekt, Startup-Idee oder persönlichen Projekt arbeitest, ich kann dir helfen, genaue und effiziente Machine Learning Lösungen zu entwickeln.
Meine Dienstleistungen umfassen:
- Datenbereinigung und -vorbereitung
- Datenvorverarbeitung
- Explorative Datenanalyse (EDA)
- Entwicklung von Machine Learning Modellen
- Modellevaluation, Modellvalidierung
- Lieferungen (.ipynb Datei, finales trainiertes Modell, detaillierte Ergebnisbeschreibung)
Warum du mich wählen solltest?
- Sauberer und gut strukturierter Code
- Pünktliche Lieferung
- Klare Kommunikation während des gesamten Projekts
- Maßgeschneiderte Lösungen basierend auf deinen Anforderungen
- Unterstützung auch nach Abschluss des Projekts
Programmiersprache:
Python
•
Colab
Frameworks:
scikit-learn
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keras
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PyTorch
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Panda
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
tensorflow
•
Excel
•
Colab
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
An welchen Arten von Projekten arbeiten Sie?
Ich arbeite mit Machine Learning und Deep Learning Projekten.
Was benötigen Sie von mir, um zu beginnen?
Bitte stelle, wenn möglich, den Datensatz, die Projektanforderungen, gewünschte Ergebnisse sowie alle spezifischen Anweisungen oder Einschränkungen im Zusammenhang mit dem Projekt bereit.
Wie bewertest du die Leistung der Modelle?
Ich verwende geeignete Bewertungsmetriken, abhängig vom Problemtyp. Diese können Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score, ROC-AUC, R²-Score, RMSE, MAE und Kreuzvalidierungstechniken umfassen.
Erhalte ich den Quellcode?
Ja. Du erhältst gut dokumentierten Quellcode, meist in Form eines Jupyter Notebooks (.ipynb) oder Python-Skripten, je nach deiner Präferenz.
