Ich erstelle, trainiere und erkläre Maschinenlernmodelle in Python
KI- und Bioinformatik-Forscher
Über diesen Service
Suchst du jemanden, der nicht nur ein Modell baut,
sondern sicherstellt, dass es wirklich funktioniert und Ergebnisse liefert,
die du verstehen und wiederverwenden kannst?
Ich bin KI-Forscher (M.Sc. Bioinformatik, 19/20) mit einem
veröffentlichten Paper auf MICAD 2026 (Springer LNEE). Ich entwickle
komplette ML-Systeme von Grund auf für echte Anwendungen.
Was ich für dich tun kann:
- Datenbereinigung und -vorverarbeitung
- Aufbau von ML-Modellen (Klassifikation, Regression, Clustering)
- Deep Learning mit PyTorch oder TensorFlow
- Modellbewertung (AUC, Precision-Recall, Kreuzvalidierung)
- Erklärbarkeitsberichte (SHAP, Feature Importance)
- Saubere, dokumentierte Python-Skripte
- FastAPI-Backend zur Bereitstellung deines Modells
- Vollständige Pipeline vom Rohdaten bis zum funktionierenden System
Warum ich:
- Kein Datenleck, keine aufgeblähten Metriken
- Ich erkläre, was das Modell macht, nicht nur eine Zahl
- Veröffentlicht in peer-reviewed Springer Proceedings
- Schnelle Lieferung und klare Kommunikation
Ich habe an Healthcare-AI, biomedizinischen Daten, medizinischer Bildgebung und Signalverarbeitung gearbeitet. Auch für dein Fachgebiet bereit.
Schreib mir vor der Bestellung, wenn du Fragen hast.
Ich sage dir ehrlich, ob ich helfen kann.
FAQ
Automatische Übersetzung
Was benötigen Sie von mir, um zu beginnen?
Teile einfach dein Dataset (CSV, Excel oder beliebiges Format),</p><p>beschreibe dein Problem (Klassifikation, Vorhersage usw.),</p><p>und sag mir, was das erwartete Ergebnis ist. Ich kümmere mich um den Rest.
Kannst du mit kleinen Datensätzen arbeiten?
Ja. Ich habe Erfahrung mit sehr kleinen und unausgewogenen</p><p>Datensätzen in der medizinischen Forschung. Ich verwende geeignete Techniken wie</p><p>Kreuzvalidierung und SMOTE, um zuverlässige Ergebnisse auch bei</p><p-begrenzten Daten zu erzielen.</p><p></p>
Werde ich die Ergebnisse, die du lieferst, verstehen?
Immer. Jede Lieferung enthält einen klaren Bericht, der erklärt,</p><p>was das Modell macht, wie es abschneidet und warum es seine</p><p>Vorhersagen trifft. Keine Black Boxes.</p><p></p>

