Ich werde ein maßgeschneidertes Machine-Learning-Modell erstellen

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divtiwari
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Über diesen Service

Automatische Übersetzung

Ich entwickle Machine Learning- und Deep Learning-Lösungen mit Python, um deine Rohdaten in präzise Vorhersagen aus der realen Welt und intelligente Systeme umzuwandeln.

Mein Kern-Stack: XGBoost, Random Forest, Scikit-learn für Vorhersagemodelle und YOLOv8 mit OpenCV für Echtzeit-Computer-Vision- und Objekterkennungsaufgaben.

Aktuelle Arbeit: AsteroidWatch, ein Echtzeit-System zur Vorhersage von Asteroidengefahren, gebaut mit 5 NASA-APIs, trainiert auf 38.573 Datensätzen mit XGBoost und SMOTE zur Bewältigung unausgeglichener Daten, wobei hoher Recall priorisiert wird, um verpasste Gefahren zu minimieren – ein Sicherheitsansatz statt nur auf Genauigkeit zu setzen.

Was ich anbiete:

Datenbereinigung und Feature-Engineering

Umgang mit unausgeglichenen Datensätzen (SMOTE, Klassengewichtung)

Training und Bewertung von ML-Modellen (XGBoost, Random Forest)

Deep Learning und Objekterkennung (YOLOv8, OpenCV)

Klare Leistungsberichte (Genauigkeit, Präzision, Recall, Verwirrungsmatrix)

Optionale Bereitstellung als live Streamlit-Web-App

Live-Demo: asteroidwatch-v2o.streamlit.app

Lass uns deine Daten in Vorhersagen verwandeln, denen du wirklich vertrauen kannst.

  • KI-Engine

    • GPT
    • Gemini
    • YOLO

  • Programmiersprache

    • C
    • C++
    • Python
    • PyTorch
    • Tensorflow

Lerne divtiwari kennen

divtiwari

Building Machine Learning Models Using Real World Data

  • AusIndien
  • Mitglied seitMai 2026
  • ⌀ Antwortzeit6 Tage

  • Sprachen

    Englisch
I am a Computer Science student with hands-on experience building real-world Machine Learning models using Python, XGBoost, and Scikit-Learn. I have successfully developed projects achieving 94% accuracy on SpaceX launch prediction, 99.44% on EEG brain emotion detection, and 92% on NASA asteroid classification. My focus is on delivering production-ready ML solutions with clean code, detailed documentation, and measurable results.

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