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Ich werde Modelle für maschinelles Lernen erstellen
KI ML Ingenieur, Python Entwickler
Hallo! Ich bin M. Samnoon, Absolvent der Informatik und begeisterter KI/ML-Experte. Ich spezialisiere mich auf Python, Machine Learning, Deep Learning und Data Science.
Ich habe Erfahrung im Aufbau v...
Über diesen Service
Ich erstelle und trainiere Machine-Learning-Modelle mit Python für deine Data-Science-Projekte.
Meine Dienstleistungen umfassen:
Datenbereinigung und -vorverarbeitung
Explorative Datenanalyse (EDA)
Feature Engineering
Klassifikations- und Regressionsmodelle
Modeltraining und -bewertung
Hyperparameter-Optimierung
Leistungsbewertung
Verwirrungsmatrix und Klassifikationsbericht
Implementierung mit Python und Scikit learn
Jupyter Notebook oder Google Colab Projekte
Ich kann dir helfen, eine komplette Machine-Learning-Lösung basierend auf deinem Datensatz und deinen Anforderungen zu entwickeln. Ich liefere sauberen, organisierten und leicht verständlichen Code zusammen mit den Ergebnissen der Modellebewertung.
Egal, ob du ein Klassifikationsmodell, Regressionsmodell, Datenanalyse oder Machine-Learning-Projekt brauchst – ich helfe dir, eine zuverlässige Lösung mit Python zu bauen.
Bitte kontaktiere mich, bevor du eine Bestellung aufgibst, damit wir deine Anforderungen besprechen können.
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Programmiersprache:
Python
•
Colab
Frameworks:
scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
tensorflow
•
Colab
FAQ
Automatische Übersetzung
F: Welche Machine-Learning-Dienste bietest du an?
Ich biete Datenvorverarbeitung, EDA, Feature Engineering, Klassifikation, Regression, Modeltraining, Bewertung und Hyperparameter-Optimierung mit Python und Scikit learn an.
Q: Welche Python-Bibliotheken verwendest du?
Ich verwende hauptsächlich Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn und Scikit learn für Datenanalyse und Machine-Learning-Projekte.
Q: Kannst du mit meinem CSV- oder Excel-Datensatz arbeiten?
Ja. Ich kann mit gängigen strukturierten Datensätzen wie CSV- und Excel-Dateien arbeiten und sie für Machine Learning vorbereiten.
Q: Welche Machine-Learning-Algorithmen kannst du verwenden?
Ich kann mit Algorithmen wie Logistische Regression, Entscheidungsbaum, Random Forest, KNN, SVM, Gradient Boosting, Naive Bayes und anderen geeigneten Scikit learn-Algorithmen je nach Datensatz arbeiten.
Q: Stelle ich den Python-Quellcode bereit?
Ja. Ich liefere sauberen und organisierten Python-Code zusammen mit der fertigen Machine-Learning-Arbeit.
Q: Kannst du Datenvorverarbeitung und EDA durchführen?
Ja. Ich kann mit fehlenden Werten, doppelten Daten, kategorischer Kodierung, Feature-Skalierung, explorativer Datenanalyse und Datenvisualisierung umgehen.
Q: Wie bewertest du das Machine-Learning-Modell?
Ich verwende geeignete Bewertungsmetriken wie Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score, Verwirrungsmatrix, R2-Score, MAE und MSE, abhängig vom Problemtyp.
