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Ich werde Empfehlungs- und Anomalieerkennungssysteme erstellen
Machine Learning, Deep Learning, GenAI, Computer Vision
Ich bin ein Data Scientist, spezialisiert auf Python, Scikit-learn, Pandas, NumPy und Streamlit. Ich entwickle prädiktive Modelle, Regressions- und Klassifikationssysteme sowie Zeitreihen-Forecastings...
Über diesen Service
Willst du intelligente Systeme entwickeln, die für dein Business klügere Entscheidungen treffen? Ich spezialisiere mich auf die Entwicklung leistungsstarker Empfehlungssysteme und Anomalieerkennungsmodelle, die genau auf deine Bedürfnisse zugeschnitten sind. Ob du einen content-basierten oder kollaborativen Filteralgorithmus für mehr Nutzerbindung möchtest oder ein fortschrittliches Anomalieerkennungssystem, um Betrug, ungewöhnliches Verhalten oder Datenanomalien zu erkennen – ich kann helfen.
Ich baue skalierbare Machine-Learning-Lösungen mit Python, Scikit-learn und Deep-Learning-Techniken wie Isolation Forest, One-Class SVM und Autoencodern. Meine Services umfassen Datenvorverarbeitung, Feature-Engineering, Modellentwicklung, Evaluation und optionales Deployment via Streamlit oder API-Integration.
Mit einem starken Hintergrund in Machine Learning und praktischer Projekterfahrung konzentriere ich mich darauf, saubere, effiziente und geschäftsbereite Lösungen zu liefern. Lass uns deine Daten in umsetzbare Erkenntnisse und intelligente Automatisierung verwandeln.
Programmiersprache:
Python
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SQL
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Colab
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MLflow
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Amazon SageMaker
Frameworks:
scikit-learn
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SimpleCV
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keras
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PyTorch
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Panda
Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Art von Empfehlungssystemen baust du?
Ich baue sowohl Content-basierte als auch kollaborative Filterungssysteme. Diese können für Produkte, Filme, E-Commerce-Plattformen oder beliebige Datensätze genutzt werden, bei denen personalisierte Vorschläge erforderlich sind.
Welche Arten von Anomalieerkennungslösungen bietest du an?
Ich entwickle Anomalieerkennungsmodelle für Betrugserkennung, Überwachung ungewöhnlicher Transaktionen, Netzwerk-Antomalien, Verkaufsunregelmäßigkeiten und Daten-Ausreißererkennung mit Techniken wie Isolation Forest, One-Class SVM und Autoencodern.
Was benötigen Sie von mir, um zu beginnen?
Du musst bereitstellen: Dein Dataset (CSV/Excel/Datenbankzugang) Klare Projektziele Spezifische Features oder Anforderungen Bevorzugtes Deployment-Format (Notebook, Web-App, API)
Kannst du das System als Web-App bereitstellen?
Ja. Ich kann dein Modell mit Streamlit deployen oder eine API mit Flask/FastAPI erstellen, um es in dein System zu integrieren.
Erhalte ich den Quellcode?
Ja. Du erhältst sauberen, gut strukturierten und dokumentierten Quellcode.
