Ich werde deine Daten auf echtes prädiktives Signal prüfen

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Angewandter Mathematiker

Ich bin ein angewandter Mathematiker, der Statistik, maschinelles Lernen und Softwareentwicklung nutzt, um reale Probleme zu lösen. Meine Arbeit reicht von der Bestimmung, was tatsächlich aus Daten ge...
Über diesen Service

Nicht jeder Datensatz enthält nützliches prädiktives Signal, und ein komplexeres Modell kann keine Informationen erzeugen, die nicht vorhanden sind.

Ich werde deine Daten untersuchen, um herauszufinden, was tatsächlich gelernt werden kann, wie stark das Signal ist und ob es über die verwendeten Daten hinaus generalisiert.

Je nach Problem setze ich statistische Modellierung, maschinelles Lernen, Bayessche Methoden, Regression, Überlebensanalyse, Zeitreihenmethoden, Simulation oder andere geeignete Techniken ein. Die Methode folgt dem Problem, nicht umgekehrt.

Meine Arbeit kann Folgendes umfassen:

  • Bewertung des prädiktiven Signals
  • Validation außerhalb des Samples
  • Statistische Analyse und Diagnostik
  • Modellvergleich
  • Unsicherheitsquantifizierung
  • Erkennung von Leakage, Bias, Zensur oder irreführenden Beziehungen

Ein gültiges Ergebnis kann sein, dass die Daten nicht genügend zuverlässiges Signal enthalten, um ein Modell zu rechtfertigen. Das zu wissen, kann Zeit und Geld sparen.

Pakete decken eine klar definierte Modellierungsfrage ab. Größere Datensätze, Cloud-Computing oder umfangreiche Modellierung können durch ein individuelles Fiverr-Angebot abgedeckt werden.

Bitte kontaktiere mich vor der Bestellung, wenn dein Problem komplex ist.

Domäne:

Maschinelles Lernen

Deep Learning

Zeitreihenanalyse

Expertise:

Feature-Lernen

Klassifizierung

Churn

Clustering

Programmiersprache:

Python

R

SQL

Julia

Tools:

Jupyter-Notizbuch

opencv

tensorflow

MLflow

Colab

Technologie:

Python

Julia

scikit-learn

Jupyter-Notizbuch

SQL

Pandas

Modelle & Methoden:

Maschinelles Lernen

Überwachtes Lernen