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Ich werde Maschinenlernmodelle für Vorhersage und Klassifikation erstellen und trainieren
Data Analytics und ML Engineer
Hallo, ich bin Gautam – ein Datenanalyst und AI/ML-Enthusiast, der rohe Daten in klare Geschäftseinblicke mit Python, SQL, Excel und Power BI verwandelt.
Ich unterstütze bei Datenbereinigung, EDA, st...
Über diesen Service
Hast du Schwierigkeiten mit Daten, die ein prädiktives Modell brauchen, nicht nur eine Grafik?
Ich erstelle und trainiere Machine-Learning-Modelle für Vorhersagen und Klassifikationen, die deine Rohdaten in ein funktionierendes Modell verwandeln, das tatsächlich Leistung zeigt und auf echten Bewertungsmetriken basiert, denen du vertrauen kannst.
Was du bekommst:
- Datenvorverarbeitung und Feature-Engineering
- Trainiertes Klassifikations- oder Vorhersagemodell (XGBoost, Scikit-learn)
- Modelltest, -bewertung und -optimierung
- Umgang mit unausgeglichenen Daten (SMOTE), wenn nötig
- Vollständiger Quellcode und Dokumentation (Standard & Premium)
Anwendungsfälle, auf die ich spezialisiert bin:
Betrugserkennung, Kreditrisiko-/Kredit-Ausfall-Prognose, Aktien-Trend-Klassifikation und Finanzsentiment-Analyse.
Tools, die ich verwende:
Python, Scikit-learn, XGBoost, PyTorch, Pandas, Jupyter/Colab
Warum du mich wählen solltest:
- Modelle mit nachweisbaren Ergebnissen bis zu 0.9998 ROC-AUC auf echten Datensätzen
- Klare Bewertungsberichte, nicht nur eine Black-Box
- Schnelle Bearbeitung und reaktionsschnelle Kommunikation
Sende mir deine Daten und das Ergebnis, das du vorhersagen möchtest – ich kümmere mich um den Rest.
Programmiersprache:
Python
•
SQL
•
Colab
Frameworks:
scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
APIs:
Andere
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
tensorflow
•
Excel
•
Colab
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Q: Welche Arten von Machine-Learning-Problemen bearbeitest du?
A: Klassifikations- und Vorhersageprobleme – Betrugserkennung, Kreditausfall, Aktien-Trend und Finanzsentiment-Analyse sind meine stärksten Bereiche.
F: Was benötigen Sie von mir, um loszulegen?
A: Dein Dataset (Excel/CSV) und eine klare Beschreibung, was du vorhersagen oder klassifizieren möchtest.
F: Erhalte ich den Quellcode?
A: Ja, bei Standard- und Premium-Paketen. Das Basispaket liefert nur das trainierte Modell und den Bewertungsbericht.
Q: Was, wenn mein Dataset unausgeglichen ist (eine Klasse viel häufiger als die andere)?
A: Ich behandle Klassenungleichgewicht mit SMOTE und anderen Resampling-Techniken – das ist ein zentraler Teil meines Workflows, kein Zusatz.
