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Ich erstelle Maschinenlernmodelle für Vorhersage, Klassifikation und Regression
Softwareentwickler, Python-Automatisierung, Webentwicklung und Debugging
Ich bin ein Python-basierter AI-Ingenieur und Data Scientist, spezialisiert auf Machine Learning, Deep Learning und Computer Vision. Ich erstelle End-to-End-Pipelines mit PyTorch, TensorFlow und Sciki...
Über diesen Service
Ich bin ein Python Data Scientist und ML Engineer, spezialisiert auf prädiktive Modellierung, Klassifikationssysteme und End-to-End ML-Pipelines. Ich entwickle genaue, gut validierte Modelle mit sauberem, dokumentiertem Code, bereit für Analyse oder Produktion.
MEINE KERNLEISTUNGEN
- Prädiktive Modellierung: Klassifikation, Regression und Zeitreihenprognosen mit XGBoost, LightGBM, Random Forest und Scikit-learn
- Datenvorbereitung: Bereinigung, EDA, Feature Engineering und Visualisierung
- Modellevaluation: Hyperparameter-Tuning, Confusion Matrix, ROC-AUC, Cross-Validation
- Deep Learning: Neurale Netzwerke mit PyTorch, TensorFlow und Keras
TECH STACK
Python, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Pandas, NumPy, PyTorch, TensorFlow, OpenCV
WARUM MIT MIR ARBEITEN
Sauberer, modularer Jupyter Notebook (.ipynb) mit klaren Kommentaren.
Zuverlässige Modelle mit ordnungsgemäßer Validierung und ohne Datenleckage.
Schnelle Bearbeitung und Beratung nach der Lieferung.
Klare, reaktionsschnelle Kommunikation während des gesamten Projekts.
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Programmiersprache:
Python
•
R
•
MATLAB
Frameworks:
scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Tools:
tensorflow
•
MLflow
•
Colab
FAQ
Automatische Übersetzung
Was erhalte ich nach Abschluss des Projekts?
Ein sauberer, gut kommentierter Jupyter Notebook (.ipynb), die trainierte Modell-Datei (.pkl, .joblib oder .h5) und ein Leistungsbewertungsbericht mit relevanten Metriken und Visualisierungen.
Brauchst du einen bereinigten Datensatz oder kannst du mit Rohdaten arbeiten?
Ich kann mit rohen, unordentlichen oder unvollständigen Datensätzen arbeiten. Dazu gehört das Handling von fehlenden Werten, das Kodieren kategorialer Variablen, Feature-Skalierung und Outlier-Erkennung vor dem Modellieren.
Welche Algorithmen und Bibliotheken verwendest du?
Je nach Problem setze ich Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Random Forest, SVM oder Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch und TensorFlow für komplexere Aufgaben ein.
Kannst du auch Computer Vision oder Deep Learning Modelle bauen?
Ja. Ich baue CNN-basierte Bildklassifikatoren und YOLOv8-Objekterkennungsmodelle sowie prädiktive/tabellarische ML-Modelle.
In welchem Format soll ich meine Daten schicken?
CSV, Excel, JSON oder SQL-Exporte sind alle möglich. Wenn deine Daten gescraped werden müssen oder anderswo gespeichert sind, sprechen wir das vor der Bestellung ab, damit ich den Umfang genau einschätzen kann.
Kannst du das Modell (API, Web-App etc.) deployen?
Ja, das ist im Premium-Paket enthalten — ich kann das Modell in einen Flask/FastAPI-Endpunkt oder eine einfache Streamlit-Demo-App einbinden.
Was, wenn mein Datensatz sehr groß ist oder sich der Projektumfang ändert?
Schick mir die Details vor der Bestellung (oder per individuellem Angebot), damit ich einen genauen Zeitplan und Preis nennen kann — große Datensätze oder zusätzliche Anforderungen können ein individuelles Angebot erfordern.
