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Ich werde erklärbare Machine Learning Modelle und Datenvorbereitung erstellen
Data Scientist, erklärbares ML und Datenvorbereitung
Als Data Scientist mit Hintergrund in Life Sciences und über 13 Jahren Erfahrung in der Qualitätskontrolle bringe ich strenge Präzision in jedes Projekt. Ich spezialisiere mich auf den gesamten Datenl...
Über diesen Service
Hast du genug von "Black-Box"-Machine-Learning-Modellen, die vorhersagen, ohne zu erklären WARUM?
Im Business reicht Genauigkeit nicht aus; du musst die Logik hinter den Daten verstehen, um strategische Entscheidungen zu treffen. Ich biete End-to-End-Lösungen für erklärbares ML, die rohe Datensätze in umsetzbare Erkenntnisse verwandeln.
Datenschutz-Garantie: Strenge Vertraulichkeit und sichere Handhabung deiner proprietären Daten (NDA bereit).
Was ich in diesem Gig anbiete:
- Datenvorbereitung & Feature Engineering: Umgang mit fehlenden Werten, Ausreißern und Erstellung hochwertiger prädiktiver Variablen.
- Ausführliche EDA: Umfassende univariate, bivariate und multivariate Analysen, um verborgene Muster zu entdecken.
- Robuste Modellierung: Training mit Algorithmen wie Random Forest, XGBoost und LightGBM, je nach Aufgabe.
- Maßnahmen, die passen: Bewertung passend zu deinem Problem. Regression: RMSE, MAE, R². Klassifikation (besonderer Fokus auf unausgeglichene Daten): PR-AUC, F1-Score und ROC-AUC.
- Erklärbarkeit: Analyse der Feature-Importance und Wahrscheinlichkeitskalibrierung, damit du den Ergebnissen vertraust.
Bitte schreibe mir vor der Bestellung, damit wir deine Daten besprechen und die richtige Herangehensweise für deine Ziele wählen können.
Programmiersprache:
Python
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R
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SQL
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Colab
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NoSQL
Frameworks:
scikit-learn
•
Google ML Kit
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keras
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PyTorch
•
Panda
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
tensorflow
•
Excel
•
MLflow
•
Colab
•
RStudio
FAQ
Automatische Übersetzung
Muss ich meine Daten bereinigen, bevor ich sie an Sie sende?
Überhaupt nicht! Datenvorbereitung ist ein zentraler Bestandteil meines Services. Ich kümmere mich um fehlende Werte, Ausreißer und Feature Engineering, um sicherzustellen, dass die Daten perfekt sind, bevor ich ein Modell trainiere.
Was, wenn meine Daten stark unausgeglichen sind (z.B. sehr wenige Unfälle im Vergleich zu normalem Verkehr)?
Ich spezialisiere mich auf unausgeglichene Datensätze. Statt auf irreführende Metriken wie die Standard-"Accuracy" zu setzen, optimiere ich Modelle mit robusten Metriken wie F1-Score und PR-AUC, damit das Modell in der realen Welt gut funktioniert.
Kann ich das Modell auch nutzen, wenn ich keine Programmierkenntnisse habe?
Ja! Die Standardlieferung erfolgt mit Jupyter Notebooks, aber über ein Custom Offer kann ich eine interaktive Streamlit-Web-App für visuelle Vorhersagen erstellen. Für fortgeschrittene Geschäftsanforderungen kann ich auch eine maßgeschneiderte, Docker-containerisierte Deployment-Lösung für deine Produktionsumgebung entwickeln.
