Ich werde maschinelles Lernen und Deep-Learning-Aufgaben mit Python erledigen

Mit über 3 Jahren Erfahrung im Bereich Machine Learning und Deep Learning spezialisiere ich mich auf eine Vielzahl von Python-basierten Anwendungen, darunter Datenanalyse, Datenvisualisierung, Datenvorverarbeitung, Modeltraining und Web Scraping. Ich arbeite intensiv mit Tools wie Jupyter Notebook und Google Colab und nutze verschiedene Python-Bibliotheken und Frameworks.

Wichtige Fachgebiete:

• Datenanalyse: Numpy, Pandas
• Datenvisualisierung: Matplotlib, Seaborn
• Machine Learning Techniken:
• Klassifikation (mit Scikit-Learn, PyTorch usw.)
• Regression
• Clustering
• Überwachtes Machine Learning
• Web Scraping

Machine Learning Modelle, die ich umsetze:

• Lineare und logistische Regression
• Entscheidungsbäume
• Random Forest
• Support Vector Machines (SVM)
• Naive Bayes
• K-Nearest Neighbors (KNN)
• Gradient Boosting Algorithmen
• Ensemble-Methoden
• Convolutional Neural Networks (CNN)
• Recurrent Neural Networks (RNN) mit LSTM
• Zeitreihenanalyse
• Natural Language Processing (NLP)

Angebotene Dienstleistungen:

• Datenvorverarbeitung
• Textvorverarbeitung
• Datenvisualisierung
• Sentiment-Analyse
• Modeltraining für Machine Learning & Deep Learning
• Umfassende Datenanalyse

Tools, die ich verwende:

• Python
• Jupyter Notebook
• Google Colab