Ich erstelle die ML-Modelle und biete komplett kostenlose Überarbeitungen an
Datenanalyst, Machine Learning Engineer, Dateneingabe
Über diesen Service
Willst du deine Daten in umsetzbare Erkenntnisse verwandeln mit professionellen Machine Learning Lösungen?
Ich bin ein Machine Learning Engineer, spezialisiert auf den Bau robuster, skalierbarer und genauer KI-Modelle. Egal ob du ein Startup bist, das Prozesse automatisieren möchte, oder ein Forscher, der tiefgehende Datenanalysen braucht – ich biete End-to-End ML-Dienstleistungen, die auf deine Bedürfnisse zugeschnitten sind.
Was ich anbiete:
- Datenvorverarbeitung: Reinigung, Umgang mit fehlenden Werten und Feature-Skalierung.
- Explorative Datenanalyse (EDA): aufschlussreiche Visualisierungen, um Muster in deinen Daten zu verstehen.
- Modellentwicklung: Regression, Klassifikation, Clustering und Zeitreihenprognosen.
- Deep Learning: Neuronale Netze mit TensorFlow oder PyTorch.
- Fortgeschrittene Optimierung: Hyperparameter-Optimierung für maximale Genauigkeit.
- Bereitstellung: API-Integration mit Flask/FastAPI oder Cloud-Deployment (AWS/GCP).
Tools & Technologien:
- Sprachen: Python (Pandas, NumPy, Scikit-Learn)
- Frameworks: TensorFlow, Keras, PyTorch
- Visualisierungen: Matplotlib, Seaborn, Plotly
- Umgebungen: Jupyter Notebook, Google Colab, VS Code
Warum du mich wählen solltest?
- Sauberer Code: Gut dokumentierte Skripte, die leicht verständlich sind.
- Kostenlose Überarbeitungen: Ich bin erst zufrieden, wenn dein Modell zu deiner Zufriedenheit funktioniert.
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Muss ich den Datensatz für das Projekt bereitstellen?
Ja, idealerweise solltest du den Datensatz im CSV-, Excel- oder SQL-Format bereitstellen. Falls du noch keine Daten hast, kann ich bei der Datensammlung oder Web-Scraping gegen Aufpreis helfen. Kontaktiere mich bitte, um deine Datenquelle vor der Bestellung zu besprechen.
Welche Tools und Bibliotheken verwendest du für die Entwicklung?
Ich nutze hauptsächlich Python. Für Datenmanipulation verwende ich Pandas und NumPy. Für den Modellbau nutze ich Scikit-Learn, TensorFlow oder PyTorch. Den finalen Code liefere ich in Jupyter Notebooks (.ipynb) oder als Standard-Python-Skripte (.py), je nach Wunsch.
Wirst du mir helfen zu verstehen, wie man den Code ausführt?
: Absolut! Mein gesamter Code ist gut dokumentiert mit Kommentaren, die jeden Schritt erklären. Wenn du eine Anleitung brauchst, kann ich eine kurze README-Datei bereitstellen oder ein kurzes Video aufnehmen, das erklärt, wie man die Umgebung einrichtet und das Modell ausführt.

