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Ich erstelle Maschinenlern- und Deep-Learning-Modelle für Forschungsdaten
Von Rohdaten bis zum trainierten Modell und zum live Produkt, alles aus einer Hand!
Angewandter Statistiker, ML/DL-Forscher und Webentwickler (MSc in Statistik, Universität Rajshahi). Von Anfang bis Ende Arbeit – Rohdaten bis zum trainierten Modell und zum live Webprodukt.
Sieben Fo...
Über diesen Service
Hallo, ich bin Fahim, ein AI/ML-Forscher mit Hintergrund in Statistik. Ich entwickle verteidigungsfähige Maschinenlern-, Deep-Learning- und neuronale Netzwerke-Modelle für Abschlussarbeiten, Zeitschriftenautoren und Analysten, die ein Ergebnis brauchen, das die Review-Prozesse besteht.
Was du bekommst:
- Python- oder R-Notebook, bereinigte Daten, validierte Modelle
- 4-6 publikationsfertige Abbildungen, Metriken mit Konfidenzintervallen
- Methodenhinweis, bereit für Abschlussarbeit oder Reviewer-Antwort
- Überarbeitungsunterstützung bei Premium-Paketen
Von welchen Methoden ich decke:
- Klassifikation, Regression, Clustering, Zeitreihenprognose
- Kreuzvalidierung, Bootstrap, Permutationstests, SHAP, Feature-Importance
- Logistische Regression, Random Forest, XGBoost, LightGBM, ARIMA, Prophet, LSTM, BERT, CNN, Transformer und so weiter
- Alles andere, was du einbeziehen möchtest!
Warum ich:
- AI/ML-Forscher mit veröffentlichten Papieren als Erstautor
- Workflows getestet im Peer-Review, nicht nur Metrik-Optimierung
- Vertrauliche Daten, stündliche Rückmeldung, scope-gerechte Überarbeitungen
Nicht sicher, welche Methode passt? Schick mir dein Forschungsziel, Zielvariable und eine Probe.
Du bekommst innerhalb einer Stunde eine Empfehlung und ein Paket oder ein individuelles Angebot.
Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Arten von ML-Problemen kann ich bringen?
Klassifikation, Regression, Clustering, Prognose, Modellvergleich, Feature-Auswahl oder Erklärbarkeitsaufgaben. Das Gig verarbeitet tabellarische, Zeitreihen-, Text- und Umfragedaten im Forschungsmaßstab.
Python oder R?
Beides, oder beides zusammen. Notebooks in Jupyter oder R Markdown. Cross-Language-Replikation ist als Add-on verfügbar, falls ein Co-Autor das andere Tool nutzt.
Welche Modelle passen für meine Daten?
Gängige Optionen sind Logistische Regression, Random Forest, XGBoost, LightGBM, SVM, ARIMA, SARIMA, Prophet, LSTM, GRU, BERT und maßgeschneiderte neuronale Netzwerke, wenn die Daten das rechtfertigen. Teile zuerst dein Ziel und eine Probe. Das richtige Modell hängt von deiner Fragestellung ab, nicht von einer Präferenz.
Wird der Code wiederverwendbar sein?
Ja. Das Notebook enthält Kommentare, Bibliotheksnotizen und eine saubere Struktur, sodass ein Co-Autor oder Betreuer den gesamten Workflow erneut ausführen kann.
Kannst du eine Methode empfehlen, bevor ich bestelle?
Ja. Schick mir dein Forschungsziel, Zielvariable, Dataset-Format und Frist. Du erhältst innerhalb einer Stunde eine Methodenempfehlung und das passende Paket.
Ist das für Abschluss- oder Zeitschriftenarbeiten erlaubt?
Ja, als ethische Forschungsunterstützung. Das Gig liefert Modellierung, Validierung, Code, Abbildungen, Interpretation und Überarbeitungsunterstützung.
Kannst du ein bestehendes Modell verbessern?
Ja. Teile den aktuellen Code oder das Notebook. Du erhältst eine Überprüfung, verbessertes Preprocessing, Tuning, Alternativenvergleiche, zusätzliche Validierung oder klarere Ausgaben.
Was ist, wenn meine Daten unordentlich oder unvollständig sind?
Bereinigung, Umgang mit fehlenden Werten, Kodierung, Imbalance-Checks und eine dokumentierte Preprocessing-Spur sind Teil jedes Pakets.
Welche Arten von Abbildungen werde ich bekommen?
Verwechslungsdiagramme, ROC- und PR-Kurven, Kalibrierungsplots, Feature-Importance, SHAP-Visuals, Prognoseplots und Modellvergleichstabellen. Alles im Stil für Zeitschrifteneinreichung.
Soll ich vor der Bestellung eine Nachricht senden?
Ja. Das richtige Paket hängt von Dataset-Größe, Zielvariable, Modelltyp und Frist ab. Ein zweiminütiger Scope-Check jetzt verhindert das falsche Paket später.
