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Ich entwickle eine Klassifikations- und Vorhersagemodelle
Entwickler digitaler Produkte
Hey! Ich bin Softwareentwickler mit 3 Praktika in der Produktion. Ich habe eine Funktion umgesetzt, die von über 500 aktiven Nutzern verwendet wird und mehr als 10.000 Einträge in der Produktion hat. ...
Über diesen Service
Willkommen! Möchtest du die Kraft deiner Daten mit leistungsstarken Machine Learning- und Data Science-Lösungen freisetzen? Ich spezialisiere mich auf die Entwicklung genauer Klassifikations- und Vorhersagemodelle, die darauf ausgelegt sind, komplexe Geschäftsprobleme zu lösen.
Was ich anbiete:
- Predictive Modeling: Umsatzprognosen, Kundenabwanderung und Trendanalysen.
- Klassifikationsaufgaben: Binäre & Multi-Class-Klassifikation, Sentiment-Analyse und Betrugserkennung.
- Deep Learning: Individuelle neuronale Netze (ANN, CNN, RNN) mit TensorFlow, Keras und PyTorch.
- Data Science: Datenbereinigung, Vorverarbeitung und Explorative Datenanalyse (EDA).
- Zeitreihen: Fortgeschrittene Prognosen und Mustererkennung.
Algorithmen & Fachwissen:
- Lineare/Logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest.
- XGBoost, LightGBM, Gradient Boosting.
- SVM, KNN und Clustering (K-Means).
- Modelloptimierung & Hyperparameter-Tuning.
Tools & Technologien:
- Python (Pandas, NumPy, Scikit-Learn).
- Jupyter Notebook, Google Colab, VS Code.
- Datenvisualisierung (Matplotlib, Seaborn).
Warum mit mir arbeiten?
- Professionelle Qualität: Sauberer, optimierter und gut dokumentierter Code.
- Genauigkeitsorientiert: Fokus auf hochpräzise Ergebnisse und robuste Validierung.
Bitte kontaktiere mich, bevor du eine Bestellung aufgibst!
Programmiersprache:
Python
•
R
•
SQL
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
opencv
•
tensorflow
•
Excel
Frameworks:
scikit-learn
•
Google ML Kit
•
keras
•
PyTorch
•
tensorflow
Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
Was ist der Unterschied zwischen Klassifikation und Vorhersage? Welche brauche ich?
Klassifikation ordnet Eingaben festen Kategorien zu (Spam/nicht Spam, Kundenabwanderung: ja/nein, Krankheit: vorhanden/abwesend). Vorhersage (Regression) schätzt einen kontinuierlichen Wert (Verkäufe im nächsten Monat, Hauspreis, Kundenlebenszeitwert). Sag mir deine Zielvariable und ich empfehle dir den passenden Ansatz.
Mit welchen Datentypen arbeiten Sie?
Tabellarische/strukturierte Daten (CSV, Excel, SQL-Exporte) sind der Hauptfokus für diesen Service. Für bildbasierte Klassifikation schau dir meinen separaten Service für Bildklassifikation an.
Welche Algorithmen und Bibliotheken verwendest du?
scikit-learn, XGBoost, LightGBM und CatBoost für die meisten tabellarischen Probleme. Für Deep Learning bei strukturierten Daten nutze ich PyTorch. Ich wähle je nach Datensatzgröße, Merkmalstypen und Interpretationsbedarf.
Was muss ich bereitstellen?
Dein Datensatz (CSV oder Excel ist okay), die Spalte, die du vorhersagen möchtest, und alle Kontextinformationen zum Problem — Branche, Einschränkungen, was für dich "gut" bedeutet.
Mein Datensatz ist unordentlich — fehlende Werte, inkonsistente Formatierung. Kannst du trotzdem damit arbeiten?
Ja. Datenbereinigung und Vorverarbeitung (Umgang mit Nullwerten, Kodierung von Kategorien, Ausreißerbehandlung, Feature Engineering) sind Teil des Workflows.
Wie stellst du sicher, dass das Modell wirklich generalisiert und nicht nur overfittet?
Ich nutze Cross-Validation, ordentliche Train/Val/Test-Splits und berichte Metriken auf gehaltenen Daten. Ich weise auf Overfitting hin und setze bei Bedarf Regularisierung oder Resampling ein (SMOTE bei unausgeglichenen Klassen).
Was erhalte ich als Liefergegenstand?
Eine trainierte Modell-Datei, ein sauberes Python-Skript oder Notebook mit dem vollständigen Pipeline (Preprocessing → Training → Evaluation), Plots zur Feature-Importance und eine schriftliche Zusammenfassung der Ergebnisse und wichtigsten Erkenntnisse.
