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Ich werde ein Machine-Learning-Modell und Streamlit-Web-App für deine Daten erstellen
AI- und Data Science-Entwickler
AI- & Data Science-Entwickler, der sich auf die Entwicklung praktischer, intelligenter Lösungen mit Python, Machine Learning, NLP und modernen KI-Technologien spezialisiert hat. Erfahren in der Entwic...
Über diesen Service
Hast du einen Datensatz und möchtest ihn in eine funktionierende Machine-Learning-Lösung verwandeln?
Ich erstelle ein maßgeschneidertes Machine-Learning-Modell mit Python und verwandle deine Daten in ein interaktives Vorhersagesystem. Je nach Paket und Projektanforderungen kann ich den gesamten Workflow von Datenvorverarbeitung und Modellentwicklung bis hin zu Optimierung, Erklärbarkeit und Streamlit-Deployment übernehmen.
Was ich anbieten kann:
- Datenbereinigung und -vorverarbeitung
- Feature Engineering
- Klassifikation und prädiktives Modellieren
- Vergleich mehrerer ML-Modelle
- Modelltraining, -test und -optimierung
- Leistungsbewertung mit geeigneten Metriken
- XGBoost, Random Forest, Logistische Regression, Entscheidungsbäume & mehr
- Interaktive Streamlit-Webanwendung
- Erklärbare KI, wo es sinnvoll ist
- Modellspeicherung und Deployment
- Sauberer Python-Quellcode
Ich habe End-to-End-ML-Anwendungen wie HeartGuard AI entwickelt, ein erklärbares kardiovaskuläres Klassifikationssystem, das XGBoost, SHAP-Erklärungen und eine deployte Streamlit-Oberfläche kombiniert.
Bitte kontaktiere mich vor der Bestellung, damit ich deinen Datensatz, dein Vorhersageziel und deine Anforderungen prüfen und das passende Paket empfehlen kann.
Programmiersprache:
Python
Frameworks:
scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Was benötigen Sie von mir, um zu beginnen?
Bitte stelle deinen Datensatz, dein Vorhersageziel, die Zielvariable (falls bekannt) und alle spezifischen Anforderungen bereit. Ich prüfe sie, bevor du eine Bestellung aufgibst.
Welche Machine-Learning-Algorithmen kannst du verwenden?
Ich kann mit Algorithmen wie Logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, XGBoost und anderen geeigneten scikit-learn-Modellen arbeiten. Der Algorithmus wird entsprechend deinem Datensatz und Problem ausgewählt, anstatt für jedes Projekt ein Modell zu verwenden.
Kannst du eine Web-Oberfläche für mein Modell erstellen?
Ja. Das Premium-Paket kann eine interaktive Streamlit-Anwendung umfassen, bei der Nutzer Eingaben machen und Vorhersagen des Modells erhalten.
Kannst du eine bestimmte Modellgenauigkeit garantieren?
Eine bestimmte Genauigkeit kann vor der Datenanalyse nicht garantiert werden. Die Leistung hängt von Faktoren wie Datenqualität, verfügbaren Features, Zieldefinition, Stichprobengröße und dem zugrunde liegenden Vorhersageproblem ab.
