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Ich erstelle Maschinenlernmodelle mit Python für dein Dataset
Ich bin ein ML/AI-Entwickler, der prädiktive Modelle und erklärbare KI-Systeme (SHAP) erstellt und Echtzeit-ML-Web-Apps mit Python, Scikit-learn & Streamlit bereitstellt.
Über diesen Service
<p suchst du nach einer maßgeschneiderten Python Machine Learning-Lösung, die genau auf deinen Datensatz und deine Projektziele zugeschnitten ist? Du bist hier genau richtig!
Ich erstelle End-to-End-Machine-Learning-Modelle, die auf hohe Genauigkeit, sauberen Codeaufbau und klare Leistungsübersichten ausgelegt sind. Ob du Vorhersagemodelle, Datenbereinigung oder Modelloptimierung brauchst – ich verwandle Rohdaten in strukturierte, funktionierende ML-Pipelines.
Meine Leistungen:
- Datenvorverarbeitung & -bereinigung: Umgang mit fehlenden Werten, Ausreißerbehandlung, kategorische Kodierung und Feature-Skalierung.
- Explorative Datenanalyse (EDA): aufschlussreiche Visualisierungsberichte mit Matplotlib und Seaborn.
- Feature Engineering: Extraktion, Auswahl und Skalierung zur Verbesserung der Modellleistung.
- Machine Learning Entwicklung: Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Algorithmen mit Scikit-learn.
- Modelloptimierung: Hyperparameter-Tuning, Kreuzvalidierung und Metrikenanalyse (Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC, RMSE).
- Lieferumfang: saubere, gut kommentierte Jupyter Notebooks (.ipynb), Python-Skripte (.py), Vorhersage-Datei und Modellzusammenfassung.
Algorithmen & Tools:
- Algorithmen: Lineare/Logistische Regression, Random Forest, Entscheidungsbäume, XGBoost
Programmiersprache:
Python
Frameworks:
scikit-learn
•
Panda
APIs:
Microsoft Computer Vision AI
•
Amazon Rekognition
Tools:
Jupyter-Notizbuch
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
F: Welche Datenformate akzeptierst du?
A: Ich akzeptiere Datensätze im CSV-, Excel (.xlsx), JSON-, SQL-Format oder Google Sheets. Falls deine Daten in einem anderen Format vorliegen, schreib mir einfach vor der Bestellung eine Nachricht, und wir finden eine individuelle Lösung.
Q: Bekomme ich den Quellcode und Anweisungen, wie ich ihn ausführen kann?
A: Ja! Jedes Paket enthält den vollständigen, sauberen und gut kommentierten Quellcode (als .ipynb Jupyter/Colab-Notebook oder .py Python-Skript). Außerdem füge ich grundlegende Schritt-für-Schritt-Hinweise bei, damit du den Code leicht auf deiner Seite ausführen kannst.
Q: Was, wenn mein Projekt klein ist und mein Budget unter 90$ liegt?
A: Kein Problem! Schick mir eine direkte Nachricht mit den Details deines Projekts. Während die veröffentlichten Paket-Minimummengen höher sind, kann ich dir ein individuelles Angebot direkt im Chat machen, das bei kleineren Aufgaben, schnellen Skript-Änderungen oder grundlegender Datenvorbereitung günstiger ist.
Q: Kannst du das Modell bereitstellen oder eine Web-Demo für mich bauen?
A: Absolut. Während die vollständige Bereitstellung im Basic-Paket nicht enthalten ist, kann ich dein Machine-Learning-Modell als eine individuelle interaktive Web-Anwendung (mit Streamlit oder Gradio) bereitstellen oder ein Flask/FastAPI-Backend als Gig Extra einrichten.
F: Was benötigen Sie von mir, um loszulegen?
A: Alles, was ich brauche, ist deine Dataset-Datei und eine kurze Beschreibung deines Ziels (z.B. welche Zielspalte du vorhersagen möchtest oder welche Erkenntnisse du gewinnen willst). Schreib mir deine Anforderungen, und ich prüfe sie sofort!
