Ich werde ein Kreditkartenbetrugserkennungsmodell mit Streamlit-Dashboard erstellen

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Ingenieur für maschinelles Lernen

Ich bin ein ergebnisorientierter Machine Learning Engineer mit über 3 Jahren Erfahrung in der Spieleentwicklung, Android-Anwendungen und produktionsreifen ML-Modellen. Ich spezialisiere mich auf den A...
Über diesen Service

Ich werde ein produktionsbereites Kreditkartenbetrugserkennungsmodell mit einem interaktiven Streamlit-Dashboard bauen.


Was du bekommst:

Hochrelevantes XGBoost-Modell mit 0,92 Recall bei stark unausgeglichenen Daten

SHAP-Erklärbarkeit zur Identifikation der wichtigsten Betrugsursachen (V14, V17 usw.)

Komplette End-to-End-Pipeline inklusive Datenvorverarbeitung, Modelltraining und Bewertung

Sauberes und interaktives Streamlit-Dashboard mit Live-Vorhersagen

Docker-fertiger Code mit ordentlicher Dokumentation und README

Geschäftliche Empfehlungen für reale Betrugspräventionsfälle


Technologie-Stack: Python, XGBoost, SHAP, Pandas, Streamlit, Docker


Dieses Gig ist ideal für Fintech-Unternehmen, Banken, Zahlungsabwickler oder jeden, der mit Transaktionsdaten arbeitet und eine zuverlässige Betrugserkennungslösung braucht.


Warum mit mir arbeiten:

Starker Fokus auf produktionsreife und gut dokumentierte Lösungen

Erfahrung im Aufbau einsatzfähiger ML-Systeme mit klaren Metriken

Sauberer Code und professionelle Lieferung


Ich liefere:

- Voll funktionsfähiges Modell + Dashboard

- Quellcode mit Dokumentation

- Klare Anweisungen zum Ausführen des Projekts


Bitte sende mir vor der Bestellung eine Nachricht mit deinen Anforderungen. Ich freue mich auf die Zusammenarbeit!

Expertise:

Feature-Lernen

Klassifizierung

Churn

Programmiersprache:

Python

SQL

Colab

Java

Frameworks:

scikit-learn

keras

PyTorch

Panda

Andere

APIs:

Andere

Tools:

Jupyter-Notizbuch

tensorflow

Excel

MLflow

Colab

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