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Ich werde maßgeschneiderte ML-Regressionsmodelle für deine Daten erstellen
Fortgeschrittener Student im Bachelor in Mathematik mit Schwerpunkt Statistik und Optimierung. Ich habe Projekte im Bereich Natural Language Processing und prädiktive Modelle entwickelt, bei denen ich...
Über diesen Service
Ich erstelle ein individuelles Machine Learning Regressionsmodell, um Ergebnisse basierend auf deinen Daten vorherzusagen, unter Verwendung von Python und beliebten Bibliotheken wie scikit-learn, TensorFlow oder PyTorch.
Basic: Ein einzelnes Modell mit grundlegender Vorverarbeitung (z.B. Umgang mit fehlenden Werten, Kodierung, Skalierung) und Standard-Bewertungsmetriken wie MAE, MSE. Ideal für saubere, kleine bis mittelgroße Datensätze (bis zu 10.000 Zeilen).
Standard: Entwicklung und Vergleich mehrerer Modelle. Beinhaltet erweiterte Vorverarbeitung mit Imputation fehlender Daten und Feature-Selection sowie Leistungsvergleich anhand verschiedener Metriken. Geeignet für Datensätze bis zu 50.000 Zeilen.
Premium: Für komplexe oder hochdimensionale Datensätze konzipiert. Enthält fortgeschrittene Vorverarbeitung (z.B. Umgang mit Ausreißern, Feature Engineering, erweiterte Kodierung) und eine grundlegende Bereitstellung für Tests oder Integration.
Die grundlegende Bereitstellung ist im Premium-Paket enthalten und kann als Zusatzservice für Basic und Standard gebucht werden.
Programmiersprache:
Python
•
SQL
•
Colab
•
MLflow
Frameworks:
scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
•
Andere
Tools:
tensorflow
•
Excel
•
MLflow
•
Colab
FAQ
Automatische Übersetzung
Bei welchen Problemen können Sie helfen?
Jede Aufgabe, bei der das Ergebnis eine numerische Zahl ist. Zum Beispiel: Vorhersage von Wohnraum, Energieverbrauch, Schadstoffwerten usw.
Was bekomme ich?
Du erhältst das trainierte Modell (oder den Code zum Trainieren), Bewertungsmetriken, Visualisierungen und optional ein Notebook oder Skript mit Erklärungen und Anweisungen.
Kannst du beim Reinigen und Vorbereiten der Daten helfen?
Ja! Ich biete Datenvorverarbeitung, Feature-Auswahl, Umgang mit fehlenden Werten, Kodierung kategorialer Variablen und mehr an.
Was ist, wenn mein Datensatz zu groß ist oder die Aufgabe sehr komplex ist?
Wenn dein Datensatz sehr groß, hochdimensional ist oder die Aufgabe komplexe Modellierung erfordert, schlage ich vor, Cloud-Dienste wie AWS oder Google Colab Pro zu nutzen, um effizientes Training zu gewährleisten. Ich leite dich durch den Prozess oder erledige es selbst, wenn Zugriff besteht.
Stellen Sie den Quellcode zur Verfügung?
Ja! Du erhältst sauberen, gut dokumentierten Python-Code, den du wiederverwenden und anpassen kannst.
Was muss ich für den Einstieg bereitstellen?
Dein Datensatz (im CSV- oder Excel-Format), eine Beschreibung der Zielvariable (was du vorhersagen möchtest) und jeglichen relevanten Geschäftskontext (z.B. was die Daten bedeuten). Wenn du unsicher bist, kann ich dir dabei helfen, dich zurechtzufinden.
Welche Modelle verwendest du?
Ich verwende je nach deinen Daten verschiedene Machine Learning Regressionsmodelle: Lineare Regression, baumbasierte Modelle (wie Random Forest oder XGBoost), SVM, tiefe neuronale Netze oder Ensembling.
Bietest du Modell-Deployment an?
Das grundlegende Deployment ist im Premium-Paket enthalten und kann als Zusatzdienst für Basic und Standard gebucht werden.
Führst du Hyperparameter-Optimierung durch?
Hyperparameter-Optimierung kann rechenintensiv sein, abhängig von der Komplexität der Aufgabe und der Größe des Datensatzes. Frag gerne nach, ob sie für dein spezielles Projekt inklusive ist.
Welche Tools oder Bibliotheken verwendest du?
Hauptsächlich Python mit Bibliotheken wie scikit-learn, XGBoost, TensorFlow oder PyTorch, MLflow, Pandas, matplotlib, seaborn, scipy.
