Kategorien durchsuchen
Entdecken
Fiverr Pro
Deutsch
$
USD
Ich werde produktionsbereite Machine-Learning-Pipelines in Python xgboost scikit learn erstellen
Fortgeschrittene Analytik und statistische Modellierung
Ich bin ein Senior Data Analytics/Projektmanagement STEM-Student (GPA 3.983) und stolzes Mitglied der Alpha Sigma Lambda Ehregesellschaft. Mein akademischer Hintergrund basiert auf rigoroser Analyse, ...
Über diesen Service
Produktionsreife Machine-Learning-Pipelines in Python
Vertrau nicht mehr auf unordentliche Jupyter Notebooks, die in der Produktion versagen. Ich baue skalierbare, unternehmensbereite Machine-Learning-Pipelines, die für den echten Einsatz entwickelt wurden.
Was ich baue:
- Leak-freie Datenvorverarbeitung: Maßgeschneiderte Scikit-Learn-Transformer für Skalierung, Kodierung und Imputation fehlender Werte ohne Datenleckage.
- Produktionsmodelle: Überwachtes Lernen mit XGBoost, Random Forest, Scikit-Learn und PyTorch.
- Modelloptimierung: Automatisierte Hyperparameter-Optimierung (GridSearchCV/Optuna) und Benchmarking mehrerer Modelle.
- Serialisierung & Modularer Code: Export von .joblib/.pkl-Artefakten und saubere, PEP-8-konforme Python-Skripte.
- Dokumentation & Git-Tracking: Umfassende README.md, Installationsanleitung und Git-Versionierung integriert.
Warum meine Dienste wählen?
- Engineering-Ansatz mit Fokus auf Produktion.
- Saubere, wiederverwendbare und modulare Codebasen.
- Klare Dokumentation für eine nahtlose Übergabe.
Bitte kontaktiere mich vor der Bestellung, um dein Dataset und deine Projektziele zu besprechen!
Programmiersprache:
Python
Frameworks:
scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
•
Andere
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
Excel
•
Colab
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Was muss ich bereitstellen, bevor wir mit dem Projekt beginnen?
Du musst dein Dataset (CSV, Datenbankzugang oder Beispiel-Format), eine kurze Beschreibung deines Geschäfts- oder Projektziels sowie alle Zielmetriken oder -beschränkungen teilen.
Wie vermeide ich Datenleckage im Machine-Learning-Prozess?
Ich isoliere strikt Trainings- und Validierungssplits vor dem Fitten jeglicher Vorverarbeitungs-Transformers (Encoder, Skaler, Imputer) und verwende maßgeschneiderte Scikit-Learn-Pipelines, um null Datenleckage zu gewährleisten.
Bekomme ich modularen Code oder nur Jupyter Notebooks?
Du erhältst saubere, modulare .py Python-Skripte, die für die Produktion strukturiert sind, zusammen mit einer vollständigen README.md und serialisierten Modell-Artefakten (.joblib/.pkl). Notebooks werden auf Anfrage für EDA bereitgestellt.
