Ich führe LSTM-Zeitreihenprognose und Vorhersage mit Python durch

Hast du sequenzielle Daten und möchtest vorhersagen, was als Nächstes kommt? Egal ob es um Aktienkurse, Energieverbrauch, Vitalwerte von Patienten, Verkaufsnachfrage, Wettermuster oder Sensordaten geht – ich erstelle LSTM- und Deep-Learning-Modelle, die Muster aus deinen Daten extrahieren und genaue Prognosen liefern.

Ich bin Muhammad Ali Ejaz, ein Machine Learning Engineer mit über 6 Jahren Erfahrung in Python. Ich arbeite branchenübergreifend in Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen, Energie, Einzelhandel und Forschung, um produktionsbereite Prognose-Pipelines zu entwickeln.

Was ich für dich bauen kann:

Zeitreihenprognosen für Aktien, Krypto, Verkäufe, Energie, Wetter und Sensordaten Anomalieerkennung in Finanz-, Industrie- und IoT-Daten Nachfrage- und Bestandsprognosen für Einzelhandel und Lieferkette Sentiment-gesteuerte Vorhersagen durch Kombination von NLP-Signalen mit Zeitreihendaten Patientenresultate und Gesundheitsdatenmodellierung Klassifikation und Mustererkennung in sequenziellen Daten Modellbereitstellung via Flask API mit sauberer Dokumentation

Modelle und Architekturen:

LSTM, bidirektionales LSTM, gestapelte LSTM GRU, CNN-LSTM, CRNN Transformer und Attention-Mechanismen ARIMA-Baselines und Hybride Modelle

Sprachen und Bibliotheken:

Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, PyTorch