Ich erstelle eigene Machine-Learning-Modelle und Python-Web-Apps mit Streamlit
Ich erstelle individuelle Python-Skripte, Data-Analysis-Dashboards und Produktions-ML-Modelle
Über diesen Service
Möchtest du die Kraft des maschinellen Lernens in dein Business integrieren, weißt aber nicht, wo du anfangen sollst? Ich entwickle maßgeschneiderte ML-Modelle und KI-gestützte Lösungen, die echte Probleme lösen – von Vorhersagen und Klassifikationen bis hin zu intelligenter Automatisierung.
WAS ICH ANBIETE
Überwachte ML-Modelle: Regression, Klassifikation, Entscheidungsbäume, Random Forests
Scikit-learn Pipelines mit Vorverarbeitung, Training und Bewertung
Prädiktive Analysen, maßgeschneidert auf deine Geschäftsdaten
Datenaufbereitung und Feature Engineering für ML-Bereitschaft
Modellevaluation, Genauigkeitsberichte und Performance-Optimierung
Lieferung im Jupyter Notebook oder als eigenständiges Python-Skript
Klare Erklärung der Ergebnisse, damit auch Nicht-Techniker den Output verstehen
TOOLS & TECHNOLOGIEN
Python | Scikit-learn | Pandas | NumPy | Matplotlib | Seaborn | Jupyter Notebook | TensorFlow
Ich liefere Modelle, die tatsächlich auf echten Daten funktionieren, nicht nur Spielzeugbeispiele.
Jedes Projekt kommt mit klarer Dokumentation, damit du genau weißt, was gebaut wurde und warum.
Ich erkläre die Ergebnisse in einfachem Englisch – ohne Fachchinesisch, ohne Verwirrung.
Offene Einschätzung im Voraus: Ich sage dir, wenn dein Wunsch eine andere Herangehensweise erfordert.
Bist du bereit, deine Daten smarter zu nutzen? Schreib mir eine Nachricht
Programmiersprache:
Python
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SQL
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Colab
Frameworks:
scikit-learn
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keras
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PyTorch
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Panda
APIs:
Microsoft Computer Vision AI
Tools:
Jupyter-Notizbuch
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opencv
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tensorflow
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Excel
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Colab
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Was muss ich für den Start mitbringen?
Eine klare Beschreibung deines Ziels und des Datensatzes, den du verwenden möchtest. Falls du noch keine Daten hast, können wir besprechen, wie du sie sammeln kannst.
Kannst du das Modell auf eine Webseite deployen?
Ja, ich kann Streamlit oder Flask verwenden, um eine einfache Weboberfläche zu erstellen, bei der du Daten eingeben und Echtzeit-Vorhersagen erhalten kannst.
Welche Machine Learning Modelle verwendest du?
Ich spezialisiere mich auf überwachte Lernverfahren, inklusive Regression, Klassifikation, Random Forests und Entscheidungsbäume mit Scikit-learn.

