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Ich werde ein Machine-Learning-Modell mit Python und scikit learn erstellen
AI, Machine Learning, Data Analyst, Data Science
Ich bin Absolvent der Informatik mit Schwerpunkt auf Künstliche Intelligenz und Data Science, mit praktischer Erfahrung in Machine Learning, Deep Learning, Datenanalyse und Computer Vision.
Ich arbei...
Über diesen Service
Suchst du nach einer zuverlässigen Machine-Learning-Lösung für deinen Datensatz? Ich kann dir beim Aufbau, Training und der Bewertung eines Machine-Learning-Modells mit Python und Scikit-learn helfen.
Ich arbeite mit deinem Datensatz, um einen strukturierten Machine-Learning-Workflow zu erstellen, von Datenvorverarbeitung und Exploration bis hin zu Modelltraining, Bewertung und Optimierung.
Was ich bereitstelle:
- Datenbereinigung und -vorverarbeitung
- Explorative Datenanalyse (EDA)
- Feature Engineering und Datenaufbereitung
- Klassifikations- oder Regressionsmodelle
- Modelltraining und -test
- Leistungsbewertung mit geeigneten Metriken
- Hyperparameter-Optimierung und Modellverbesserung
- Sauberer und organisierter Python-Quellcode
- Klare Leistungsanalyse und Dokumentation
Tools & Technologien:
Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn
Egal, ob du ein Klassifikations- oder Regressionsmodell brauchst, ich liefere eine strukturierte Lösung, die auf dein Dataset und deine Projektanforderungen zugeschnitten ist.
Bitte kontaktiere mich vor der Bestellung, wenn du spezielle Anforderungen hast oder einen großen/komplexen Datensatz.
Programmiersprache:
Python
•
MATLAB
•
SQL
•
Colab
Frameworks:
scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
opencv
•
tensorflow
•
Colab
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
An welchen Arten von Machine-Learning-Projekten arbeitest du?
Ich arbeite sowohl an Klassifikations- als auch an Regressionsproblemen mit Python und Scikit-learn.
Was brauchen Sie von mir, um das Projekt zu starten?
Ich benötige in der Regel den Datensatz, eine kurze Projektbeschreibung und alle spezifischen Anforderungen oder Ziele, die du hast.
3. Kannst du mit meinem eigenen Datensatz arbeiten?
Ja. Ich kann mit deinem Datensatz arbeiten und die notwendigen Schritte wie Vorverarbeitung, Analyse, Feature Engineering, Modelltraining und Bewertung durchführen.
4. Welche Machine-Learning-Algorithmen verwendest du?
Je nach Problem und Datensatz kann ich Algorithmen wie Lineare Regression, Logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, KNN, SVM, Naive Bayes, XGBoost und andere geeignete Scikit-learn-Modelle verwenden.
5. Erhalte ich den Python-Quellcode?
Ja. Das abgeschlossene Projekt beinhaltet sauberen und organisierten Python-Quellcode entsprechend dem gewählten Paket.
6. Kannst du das Modell tunen und optimieren?
Ja. Ich kann Hyperparameter-Tuning durchführen und verschiedene Modelle vergleichen, um eine bessere Leistung zu erzielen.
