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Ich werde maschinelles Lernen und KI-Projekte durchführen
Hallo! Ich bin Data Scientist und Machine Learning Engineer und setze alles daran, komplexe Daten in skalierbare, intelligente Lösungen zu verwandeln. Ich spezialisiere mich auf den Aufbau von End-to-...
Über diesen Service
Ich biete professionelle Dienstleistungen im Bereich maschinelles Lernen, KI und Datenanalyse mit Python an. Ich kann bei Klassifikation, Vorhersageanalysen, Clustering, Modelloptimierung, Datenvorverarbeitung, Visualisierung und forschungsbasierten ML-Projekten helfen. Egal, ob du ein College-Projekt, eine Geschäfts Lösung oder eine individuelle KI-Implementierung brauchst, ich liefere sauberen, effizienten und gut dokumentierten Code mit klarer Kommunikation und schneller Lieferung. Mein Ziel ist es, genaue, optimierte und zuverlässige maschinelle Lernlösungen zu bieten, die auf deine Anforderungen zugeschnitten sind.
Programmiersprache:
Python
Frameworks:
scikit-learn
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keras
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PyTorch
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Panda
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
opencv
•
tensorflow
•
Excel
•
Colab
FAQ
Automatische Übersetzung
In welchem Format wird das Endprojekt geliefert?
Ich liefere den vollständigen Quellcode in hochorganisierten, gut kommentierten Jupyter Notebooks (.ipynb) oder Standard-Python-Skripten (.py), was es dir unglaublich einfach macht, den Workflow auszuführen, zu überprüfen und zu ändern.
Muss ich den Datensatz bereitstellen oder kannst du einen beschaffen?
Du musst den Datensatz oder eine saubere Stichprobe der Daten bereitstellen, die du verwenden möchtest. Wenn du noch keine Daten hast, aber ein konkretes Projektziel, schreib mir zuerst, damit wir mögliche öffentliche Datenquellen besprechen können.
Was ist Ihre Richtlinie zu Überarbeitungen?
Revisionen umfassen Anpassungen an den Modellparametern, Änderungen der Optimierungsmetriken oder das Tweaken des bestehenden Code-Logik. Revisionen beinhalten nicht den Austausch des ursprünglichen Datensatzes gegen einen komplett neuen während des Auftrags.
Kannst du Deep Learning neuronale Netzwerke bauen oder nur einfache Machine Learning Algorithmen?
Ich mache beides. Für standardmäßige tabellarische Daten verwende ich meist sehr effiziente Algorithmen wie Random Forest oder XGBoost. Für komplexere Datensätze, die Deep Learning erfordern, kann ich maßgeschneiderte neuronale Netzwerke mit TensorFlow und Keras entwerfen und trainieren.
Was passiert, wenn die Genauigkeit des finalen Modells niedrig ist?
Machine Learning hängt stark von der Qualität der Daten ab. Wenn die Leistung des Anfangsmodells nicht gut ist, setze ich fortgeschrittene Techniken wie Feature Engineering, das Testen alternativer Algorithmen und Hyperparameter-Optimierung ein, um die bestmögliche Punktzahl zu erzielen.
Was, wenn mein Datensatz ein totaler Chaos ist? Muss ich ihn zuerst säubern?
Überhaupt nicht. Daten aus der realen Welt sind selten perfekt. Datenbereinigung und Vorverarbeitung wie das Handling fehlender Werte, das Filtern von Rauschen und das Formatieren von Spalten sind in jedem Paket vollständig enthalten, bevor ich mit dem Training eines Modells beginne.
