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Ich werde eine maßgeschneiderte Machine Learning Web-App mit Streamlit erstellen
Indien
Data Scientist und ML, DL Engineer, spezialisiert auf prädiktive Modelle
Über diesen Service
Hallo!
Hast du ein Machine Learning Modell oder ein Datenskript, das festhängt?
Lass mich daraus eine professionelle, interaktive Web-App mit Streamlit machen! Ich bin Data Scientist mit praktischer Erfahrung in Python, Scikit-learn und Streamlit. Ich kann dir helfen, dein Modell zu deployen, deine Daten zu visualisieren und ein benutzerfreundliches Tool zu bauen, das jeder nutzen kann. Was ich anbiete:
Modell-Deployment: Ich nehme dein trainiertes Modell (.pkl, .h5 usw.) und baue eine Streamlit-App mit einem Eingabeformular für Live-Vorhersagen.
Daten-Dashboards: Ich erstelle interaktive Dashboards mit Diagrammen (Matplotlib, Seaborn, Plotly), um deine Daten zu visualisieren.
Komplette App-Entwicklung: Ich kann eine vollständige App von Grund auf neu bauen, von Datenbereinigung und Feature-Engineering bis zum finalen Deployment.
Meine Expertise: Python, Pandas, Scikit-learn, DevOps, Streamlit.
MEIN PORTFOLIO: Schau dir meine Gig-Galerie (oben) an, dort findest du eine PDF mit Links zu meinen Live-Projektbeispielen, darunter: Store Sales Prediction, Bike Share Demand Prediction. Bitte kontaktiere mich vor der Bestellung, damit wir dein Projekt besprechen können!
Programmiersprache:
Python
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SQL
•
Colab
•
Java
Frameworks:
scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
opencv
•
OpenNN
•
tensorflow
•
MLflow
•
Colab
FAQ
Automatische Übersetzung
Was muss ich für den Einstieg bereitstellen?
Für das Basic-Paket brauchst du nur deine Daten. Für Standard und Premium benötigst du deinen Datensatz, eventuell vorhandenen Code (wie ein Jupyter Notebook) und deine trainierte Modell-Datei (.pkl).
Kannst du mir helfen, wenn meine Daten unordentlich sind?
Ja! Alle meine Pakete beinhalten Datenvorverarbeitung. Ich kann fehlende Werte behandeln, Textdaten bereinigen und Feature-Engineering durchführen, um dein Modell so genau wie möglich zu machen.

