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Ich erstelle und optimiere ein vollständiges Machine-Learning-Modell
Statistiker und Forschungsdatenanalyst
Ich bin Absolvent der angewandten Statistik an der Universität Dhaka, mit Schwerpunkt auf angewandtem statistischem Modellieren, maschinellem Lernen und Biostatistik. Ich unterstütze Kunden beim Aufba...
Über diesen Service
Suchst du nach einer vollständigen Machine-Learning-Lösung von Rohdaten bis zu einem vollständig trainierten, optimierten und einsatzbereiten Modell? Dann bist du hier genau richtig!
Ich bin ein Statistik- und Data-Science-Absolvent mit praktischer Erfahrung in Machine Learning, Deep Learning und Predictive Analytics. Ich entwickle eine vollständige End-to-End-ML-Pipeline mit Scikit-learn oder TensorFlow, speziell auf deine Dataset- und Projektziele zugeschnitten.
Was ist enthalten:
- Datenbereinigung und -vorverarbeitung
- Explorative Datenanalyse (EDA)
- Merkmalsauswahl und -engineering
- Modelltraining und -optimierung
- Bewertung mit Metriken (Accuracy, F1, AUC, RMSE usw.)
- Visualisierte Ergebnisse und Leistungsbericht
- Bereit für Deployment Code (Flask oder Streamlit Premium)
Tools & Bibliotheken: Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, Keras, Matplotlib
Ideal für Projekte, die Vorhersage, Klassifikation, Regression, Clustering oder Deep Learning beinhalten.
Kontaktiere mich vor der Bestellung, um deine Dataset- oder Projekt-Details zu besprechen, damit wir ein Modell bauen, das wirklich performt!
FAQ
Automatische Übersetzung
An welchen Arten von Machine-Learning-Projekten arbeitest du?
Ich kann Projekte in Regression, Klassifikation, Clustering und Deep Learning mit scikit learn oder tensorflow umsetzen. Dazu gehören Vorhersagemodelle, Bild- und Textklassifikation, Empfehlungssysteme und mehr.
Muss ich einen Datensatz bereitstellen?
Du kannst dein Dataset bereitstellen, oder ich helfe dir, ein geeignetes Open-Source-Dataset basierend auf deinen Projektanforderungen zu finden.
Bekomme ich den Quellcode und die Dateien?
Ja, du erhältst alle Projektdateien inklusive Jupyter Notebook, Dataset (falls zutreffend) und alle Skripte für Vorverarbeitung, Training oder Deployment.
Welche Tools und Bibliotheken verwenden Sie?
Ich verwende hauptsächlich Python mit Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow, Keras und Seaborn. Je nach Projekt kann ich auch XGBoost oder andere spezialisierte Bibliotheken nutzen.
Arbeitest du an akademischen oder Forschungsprojekten?
Ja! Ich unterstütze häufig bei universitären und forschungsbasierten ML-Projekten, liefere gut dokumentierten, plagiatfreien Code, der für Berichte oder Paper geeignet ist.
Was, wenn meine Daten unstrukturiert sind oder gereinigt werden müssen?
Kein Problem — Datenbereinigung und -vorverarbeitung sind in allen Paketen enthalten. Ich kümmere mich um fehlende Werte, Skalierung, Kodierung und Feature-Vorbereitung.
