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Ich werde Modelle für maschinelles Lernen erstellen
Student der Informatik
Ich bin Student der Computertechnik und AI-Entwickler, spezialisiert auf die Entwicklung wirkungsvoller Lösungen wie pränatale Gesundheitsmonitore und nachhaltige Reiseassistenten. Ich verfüge über Ex...
Über diesen Service
Suchst du nach einem erfahrenen AI/ML-Ingenieur, der maßgeschneiderte Machine-Learning-Modelle, prädiktive Pipelines oder Full-Stack-Web-Dashboards in Python baut? Dann bist du hier genau richtig!
Als Finalist beim AI Hackathon (Meta AI Hackathon & Canadian University Dubai) spezialisiere ich mich auf die Entwicklung von End-to-End-Lösungen im Bereich Machine Learning und Data Science.
Was ich anbiete:
- Datenvorverarbeitung, Feature Engineering & Umgang mit unausgeglichenen Datensätzen (SMOTE)
- Überwachte & unüberwachte ML-Modelle (Scikit-Learn, Klassifikation, Regression)
- Hyperparameter-Optimierung, Modelltests & Feinabstimmung
- RESTful API Backend-Integration (FastAPI, Flask)
- Interaktive Web-Dashboards (Streamlit, React)
- Cloud-Deployment & Leistungsüberwachung
Warum mit mir arbeiten?
- Säuberer, produktionsreifer und gut dokumentierter Python-Quellcode
- Praxisnahe Erfahrung beim Aufbau robuster KI-Systeme und prädiktiver Dashboards
- Schnelle Kommunikation und 100% Engagement für Qualität
Bitte kontaktiere mich vor der Bestellung, um deine Projektanforderungen zu besprechen!
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Programmiersprache:
Python
•
R
•
SQL
•
Colab
•
Java
Frameworks:
scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
APIs:
Andere
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
opencv
•
Excel
•
Colab
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Frameworks und Tools verwenden Sie?
Ich arbeite hauptsächlich mit Python und nutze Bibliotheken wie Scikit-Learn, Pandas, NumPy, FastAPI, Streamlit, Flask und SQL.
Was muss ich vor dem Start bereitstellen?
Bitte stelle dein Dataset (CSV, Excel, JSON oder Datenbankzugang) zusammen mit einer kurzen Beschreibung deiner Projektziele und des erwarteten Outputs bereit.
Kannst du mit schmutzigen oder stark unausgeglichenen Datensätzen umgehen?
Ja! Ich führe umfassende Datenvorverarbeitung, Feature Engineering und fortgeschrittene Resampling-Techniken wie SMOTE durch, um Klassenungleichgewicht effektiv zu behandeln.
Bekomme ich den vollständigen Quellcode?
Ja, alle Pakete beinhalten sauberen, modularen und gut kommentierten Python-Quellcode sowie Anweisungen zur Ausführung.
Kannst du das Modell in ein Web-Dashboard oder eine API umwandeln?
Absolut! Ich kann dein ML-Modell in eine REST API mit FastAPI verpacken oder eine interaktive Weboberfläche mit Streamlit oder React erstellen.
