Ich erstelle und bewerte ein Machine-Learning-Modell in Python oder R

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612 Aufträge abgeschlossen

Daten sind das neue Öl!

Hallo, ich bin Rafael – Datenwissenschaftler, Forscher und Professor mit über 10 Jahren Erfahrung darin, komplexe Daten in klare Erkenntnisse umzuwandeln. Ich habe an der Universität Leeds promoviert ...

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Über diesen Service

Ich bin ein Data Scientist mit Doktortitel (University of Leeds), IBM-zertifiziert in Machine Learning mit Python, mit über 600 abgeschlossenen Projekten. Ich entwickle und überprüfe Machine-Learning- und Vorhersagemodelle, die tatsächlich halten, keine Datenlecks aufweisen, richtig validiert sind und ehrliche Metriken verwenden.


Schick mir deine Daten und dein Ziel (was vorhersagen, für wen) und ich kümmere mich um den ganzen Ablauf: Datenbereinigung, Feature Engineering, Modelauswahl (Random Forest, XGBoost, logistische Regression, Clustering, NLP), Feinabstimmung und Bewertung (Genauigkeit, ROC/PR, Präzision/Recall, Feature-Importance).


Du erhältst:


  • Ein trainiertes, validiertes Modell
  • Ein klares Leistungsbericht (Verwirrungsmatrix, ROC-Kurven, Feature-Importance)
  • Sauberen, kommentierten Python- oder R-Code, den du erneut ausführen kannst
  • Ehrliche Beratung, ich sage dir, wann ein einfacheres Modell gewinnt


Anwendungsfälle: Klassifikation, Regression, Churn/Risiko-Scoring, NLP/Textklassifikation, Prognosen, Anomalieerkennung.


Schick mir eine Nachricht mit deinem Datensatz und deiner Frage, und du bekommst innerhalb von 24 Stunden einen maßgeschneiderten Plan.

Expertise:

Feature-Lernen

Klassifizierung

Churn

Clustering

Programmiersprache:

Python

R

SQL

Frameworks:

scikit-learn

DeepPy

keras

PyTorch

Panda

Tools:

Jupyter-Notizbuch

tensorflow

MLflow

Apache Mahout

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