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Ich werde Maschinenlernmodelle für Klassifikation und Regression erstellen
Machine Learning, NLP Spezialist
Auf Platz 200 unter mehr als 3000 Experten im Trace the Ace NLP-Wettbewerb.
Mein Fokus liegt auf End-to-End Machine Learning und NLP, von Projektarchitektur, EDA und Feature Engineering bis hin zu Mo...
Über diesen Service
Suchst du ein zuverlässiges Machine-Learning-Modell für Klassifikation, Regression oder Vorhersage?
Portfolio: https://kawsar-portfolio-kawsar07ahmmed0712-5454.vercel.app/
Ich entwickle saubere, praktische Machine-Learning-Lösungen für strukturierte und tabellarische Daten mit Python.
Wobei ich helfen kann:
- Datenvorverarbeitung und Feature-Engineering
- Klassifikations- und Regressionsmodelle
- Modellvergleich und Cross-Validation
- Hyperparameter-Optimierung und Feinabstimmung
- Umgang mit unausgeglichenen Datensätzen
- Bewertung mit passenden Metriken
- Feature-Importance und Modell-Erklärbarkeit
Tools, die ich verwende:
Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, Pandas, NumPy, Jupyter Notebook und TensorFlow, wenn nötig.
Du erhältst sauberen Quellcode, ein trainiertes Modell, Evaluierungsergebnisse, Visualisierungen und klare Dokumentation. Standard- und Premium-Pakete beinhalten tiefere Feinabstimmung und Modellvergleich, während Premium auch Flask API-Integration umfassen kann.
Bitte schreibe mir vor der Bestellung eine Nachricht mit deinem Dataset und Ziel, damit ich das passende Paket empfehlen kann.
Danke,
Kawsar Ahmmed
Programmiersprache:
Python
•
SQL
•
Colab
Frameworks:
scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
•
Andere
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
tensorflow
•
Excel
•
Colab
Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
Mit welchen Datensätzen kannst du arbeiten?
Ich arbeite hauptsächlich mit strukturierten oder tabellarischen Datensätzen wie CSV- und Excel-Dateien, die numerische oder kategoriale Features enthalten. Wenn du unsicher bist, ob dein Dataset geeignet ist, schreibe mir bitte vor der Bestellung.
Muss ich wissen, ob mein Problem Klassifikation oder Regression ist?
Nein. Erkläre einfach, was du vorhersagen möchtest, und ich prüfe deine Zielvariable und empfehle den passendsten Machine-Learning-Ansatz.
Wie wähle ich das richtige Machine-Learning-Modell für meine Daten?
Ich vergleiche geeignete Algorithmen basierend auf deinem Dataset, Problemtyp und Bewertungsmetriken. Je nach Projekt verwende ich Modelle wie Logistische oder Lineare Regression, Random Forest, XGBoost, LightGBM, CatBoost, SVM oder KNN.
Was erhalte ich mit meiner Bestellung?
Je nach Paket erhältst du sauberen Python-Quellcode, ein Jupyter Notebook, Vorverarbeitungs-Workflow, trainiertes Modell, Bewertungsergebnisse, relevante Visualisierungen und Modell-Dokumentation.
Kannst du mit unordentlichen oder unausgeglichenen Datensätzen arbeiten?
Ja. Ich kann gängige Probleme wie fehlende Werte, kategoriale Features, Skalierung, Feature-Engineering und Klassenungleichgewicht mit geeigneten Vorverarbeitungstechniken bewältigen.
Kannst du eine bestimmte Genauigkeit oder Leistungsbewertung garantieren?
Keine feste Genauigkeit kann garantiert werden, da die Modellleistung von Qualität, Größe, Balance und prädiktiven Informationen im Dataset abhängt. Ich verwende geeignete Validierung, Metriken und Optimierungsmethoden, um ein zuverlässiges Ergebnis zu erzielen.
Bietest du API-Integration für das trainierte Modell an?
Ja. Das Premium-Paket kann eine Flask API-Integration umfassen, sodass das trainierte Modell Eingaben akzeptieren und Vorhersagen über eine API zurückgeben kann. Cloud-Deployment ist nicht enthalten, es sei denn, es wird separat vereinbart.
