Ich werde ein Machine-Learning-Modell für deine Daten in Python erstellen

Willst du Kundenabwanderung, Verkäufe, Versicherungsansprüche oder andere Ergebnisse aus deinen Daten vorhersagen? Ich erstelle ein Machine-Learning-Modell in Python, das ehrlich auf gehaltenen Daten bewertet wird und in einfacher Sprache erklärt wird.

Was du bekommst:

- Datenbereinigung und explorative Analyse (EDA)

- Feature Engineering

- Vergleich mehrerer Modelle und Feinabstimmung des besten (scikit-learn, Keras/TensorFlow)

- Klare Metriken, die dein Geschäfts Ziel widerspiegeln, nicht nur Genauigkeit

- Erklärbarkeit mit SHAP: warum das Modell jede Vorhersage trifft

- Sauberer, kommentierter Jupyter-Notebook und wiederverwendbares Python-Skript

Aktuelle Ergebnisse:

- Telekommunikations-Abwanderungsmodell: PR-AUC 0.873 und 88,4 % Recall bei 75 % Präzision auf gehaltenen Daten

- Vorhersage von Versicherungsansprüchen: ROC-AUC 0.916

- Arabischer Sentiment-Klassifikator auf 20.000 Tweets: macro-F1 0.914

Über mich: AI Engineering Praktikant bei Kawkab, einer angewandten KI-Firma, die Unternehmen im MENA-Raum betreut, mit einem Abschluss in Computer Engineering und einem 660-stündigen Data Science und ML Bootcamp.

Bitte schreibe mir vor der Bestellung eine kurze Beschreibung deiner Daten und deines Ziels, damit ich das passende Paket für dich bestätigen kann.