1. Individuelle Datenerfassung und -aufbereitung
- Zielgerichtete Datenbeschaffung: Automatisiertes Scraping, API-Integration oder ethische Beschaffung der spezifischen Daten, die für dein Projekt benötigt werden.
- Datenbereinigung & Vorverarbeitung: Umgang mit fehlenden Werten, Rauschreduzierung und Formatierung der Daten, damit sie modellbereit sind.
- Fortgeschrittenes Feature Engineering: Neue, prädiktive Features erstellen, um die Modellgenauigkeit und Leistung zu maximieren.
2. Modelltraining und -optimierung
- Algorithmus-Auswahl: Das am besten passende Modell für dein Problem wählen (z.B. Random Forest für Einfachheit oder CNN/RNN für visuelle/sequenzielle Daten).
- Individueller Trainingsprozess: Modelle mit Python (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) trainieren, mit Fokus auf Effizienz und Genauigkeit.
- Hyperparameter-Optimierung: Strenge Optimierungstechniken (Grid Search, Bayesian-Methoden), um Spitzenleistungen zu erzielen.
3. Komplette ML/DL-Projektumsetzung
- Proof of Concept (PoC) Entwicklung:
- Code-Dokumentation:
- Modelbewertung:
Mein technischer Kern-Stack:
- Frameworks: TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn
- Sprachen: Python
- Tools: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, OpenCV