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Ich werde KI, Machine Learning und Deep Learning Modelle mit Python trainieren
Von Daten zu Erkenntnissen
Ich bin Data Scientist und ML-Ingenieur mit Erfahrung in der Bereitstellung von End-to-End KI-Lösungen. Ich habe Modelle zur Aktienprognose, YOLO-basierte Objekterkennungssysteme, CNN-Klassifikatoren,...
Über diesen Service
Hi! Ich bin Rezaul, ein Data Scientist mit 2 Jahren Erfahrung darin, komplexe Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Ich entwickle präzise, effiziente Machine Learning Modelle, die auf deine Geschäftsbedürfnisse zugeschnitten sind. Dein Erfolg ist meine Priorität.
Technologien & Algorithmen, mit denen ich arbeite:
- Regression
- Klassifikation
- Machine Learning
- Deep Learning (TensorFlow & PyTorch)
- NLP (BERT)
- Überwachtes & unüberwachtes Lernen
- PCA
Tools, die ich verwende:
- Python
- Streamlit
- FastAPI
- Hugging Face
- MySQL
Egal, ob du ein Einstiegsmodell, eine fortgeschrittene prädiktive Lösung oder eine vollständige ML-Pipeline mit Deployment brauchst – ich liefere sauberen, produktionsbereiten Code und detaillierte Leistungsberichte.
Pakete, die ich anbiete:
⭐ Basic: Starter ML-Modell, Datenbereinigung, explorative Zusammenfassung. Perfekt für Prototypen & kleine Datensätze.
⭐ Standard: Fortgeschrittenes ML-Modell, vollständige Vorverarbeitung, Feature Engineering, Tuning, visuelle Metriken. Ideal für Unternehmen.
⭐ Premium: End-to-End ML-Pipeline, Multi-Modell-Tests, Hyperparameter-Optimierung, produktionsbereiter Code, API/Streamlit/Docker Deployment. Perfekt für umfassende Lösungen.
Programmiersprache:
Python
•
SQL
Frameworks:
scikit-learn
•
DeepPy
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
tensorflow
•
Colab
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Art von ML-Modellen baust du?
Ich baue Regression, Klassifikation, Clustering, Deep Learning, NLP und Zeitreihenmodelle, die auf deinen Datensatz und deine Ziele zugeschnitten sind.
Mit welchen Daten arbeiten Sie?
Ich arbeite mit CSV, Excel, SQL-Datenbanken, JSON und anderen strukturierten Datenformaten. Datenbereinigung und Vorverarbeitung sind inklusive.
Kannst du das Modell online bereitstellen?
Ja! Ich biete Cloud-Deployment-Optionen via FastAPI, Streamlit oder Docker für öffentlichen Zugriff und API-Nutzung (Premium-Paket).
Wie groß kann ein Datensatz sein, den du bearbeiten kannst?
Mit meinem leistungsstarken PC kann ich Datensätze von 50.000 bis über 1 Million Zeilen verarbeiten, inklusive Deep Learning, Multi-Modell-Pipelines und komplexer Vorverarbeitung.
Kannst du das Modell online bereitstellen?
Ja! Ich biete API-Deployment (FastAPI) und interaktive Dashboards (Streamlit). Deployment kann lokal zum Testen oder cloud-basiert für öffentlichen Zugriff erfolgen. Cloud-Deployment ist optional. Die Hosting-Kosten trägt der Kunde; ich kümmere mich um vollständige Einrichtung, Deployment und Tests.
Stellen Sie Leistungsberichte bereit?
Ja, jedes Modell wird mit Evaluationsmetriken, Visualisierungen und Leistungsanalysen geliefert, damit du die Genauigkeit des Modells verstehst.
Wie stellst du sicher, dass das Modell über die Zeit genau bleibt?
Premium-Pakete können Performance-Monitoring enthalten, um Genauigkeit zu verfolgen, Datenverschiebungen zu erkennen und zuverlässige Vorhersagen zu gewährleisten.
Welche Tools und Bibliotheken verwenden Sie?
Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Streamlit, FastAPI, Hugging Face, MySQL, Matplotlib, Seaborn und mehr.
Welches System verwendest du zum Trainieren der Modelle?
Ich nutze einen leistungsstarken PC (Core i7 13. Gen, 16GB RAM, RTX 4060 Ti 8GB GPU), der effizient ML-Modelle trainiert, Deep Learning auf moderaten Datensätzen durchführt und schnelle Ergebnisse liefert.
