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Ich erstelle Graph Neural Network GNN Modelle mit PyTorch Geometric
Data Scientist, Python- und IoT-Entwickler
👋 Mudasar Hussain | Data Analyst & ML Developer | IoT Developer & Data Scientist | Arduino | ESP32 | Python | BS Data Science @ University of Kotli AJK
Ich verwandle Rohdaten in echte Geschäftsentsch...
Über diesen Service
Ich entwickle einsatzbereite Graph Neural Network (GNN)-Lösungen, die deine Graphdaten in echte Vorhersagen und umsetzbare Erkenntnisse verwandeln.
Was ich erstelle: Maßgeschneiderte GNN-Modelle GCN, GAT, GraphSAGE, GIN Knotenklassifikation & Link-Vorhersage Graphbasierte Empfehlungssysteme Knowledge Graph Modellierung & Vervollständigung Netzwerk-Analyse & Community-Erkennung End-to-End PyTorch Geometric Pipelines Sauber dokumentierter & reproduzierbarer Code.
Stack: Python | PyTorch | PyTorch Geometric | TensorFlow | NetworkX | Scikit-learn | Docker
Warum ich: Bachelor in Data Science GPA 3.59 | Universität von Kotli AJK Echte End-to-End ML-Systeme vom Rohdaten bis zur Bereitstellung Praktische Erfahrung mit TensorFlow & Deep Learning Sauberer, einsatzbereiter Code, der immer geliefert wird Über 20 professionelle Zertifikate.
Du bekommst: Vollständigen Quellcode Modellbewertungsbericht Datenvisualisierungen Pünktliche Lieferung Kostenlose Beratung.
Lieferung von einsatzbereiten GNN-Lösungen für Forschung und reale Anwendungen.
Schreib mir vor der Bestellung!
Programmiersprache:
Python
•
R
•
MATLAB
Frameworks:
scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
•
Andere
APIs:
Google Cloud Vision API
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
opencv
•
tensorflow
•
Colab
Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Graphdatenformate akzeptierst du?
CSV-Edge-Listen, Adjazenzmatrizen, JSON oder NetworkX-Graph-Objekte. Ich kümmere mich um alle Vorverarbeitungen, du teilst einfach deine Rohdaten und ich erledige den Rest.
Welche GNN-Architekturen kannst du bauen?
GCN, GAT, GraphSAGE und GIN, je nach Aufgabe und Datenstruktur, unter Verwendung von PyTorch Geometric.
Kannst du ein Empfehlungssystem mit GNN bauen?
Ja. Ich entwerfe GNN-basierte Empfehlungssysteme, die auf deine Graphdaten und Geschäftsziele zugeschnitten sind.
Erhalte ich den Quellcode?
Ja. Jede Bestellung beinhaltet sauberen, kommentierten und vollständig reproduzierbaren Python-Quellcode, der einsatzbereit ist.
Kannst du das Modell als API bereitstellen?
Ja. Ich liefere FastAPI- oder Flask-fähige Inferenzpipelines für eine einfache Integration in deine Anwendung.
Ist das auch für wissenschaftliche Forschung geeignet?
Ja. Ich liefere gut dokumentierte Pipelines mit Bewertungsberichten, die sowohl für Forschung als auch für Produktion geeignet sind.
Was, wenn meine Daten noch nicht im Graphformat vorliegen?
Kein Problem. Teile deine Rohdaten und ich werde sie in eine geeignete Graphstruktur umwandeln, bevor ich die GNN-Pipeline erstelle.
Wie fange ich an?
Schreib mir mit deinen Daten und deinem Ziel, bevor du bestellst. Ich bestätige die Machbarkeit und empfehle sofort das passende Paket.
