Ich werde Maschinenlernmodelle in Python trainieren und bewerten

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AI-Entwickler, LLM, RAG, Python, Chatbot, Machine Learning, Model-Training

Hallo, ich bin Samim, ein AI/ML-Entwickler mit praktischer Erfahrung in Python, PyTorch, TensorFlow, FastAPI, LangChain, RAG-Systemen und Chatbot-Entwicklung. Ich habe deployte AI-Assistenten gebaut, ...
Über diesen Service

Training, Feinabstimmung und Datenanalyse für Machine Learning Modelle

Brauchst du Hilfe beim Trainieren, Bewerten und Verbessern von Machine Learning / Deep Learning Modellen mit deinem Datensatz?

Ich kann dir beim Aufbau und der Analyse von ML-, Deep Learning-, Vorhersage- und Klassifikations-/Regression-Modellen in Python für Wissenschaft, Forschung, Kaggle, Startups oder Unternehmen helfen.

Wobei ich unterstützen kann:

  • Machine Learning Modelltraining
  • Deep Learning mit PyTorch/TensorFlow
  • EDA mit Visualisierungen
  • Datenvorverarbeitung und Feature-Handling
  • Hyperparameter-Optimierung
  • Modelbewertung & Leistungsvergleich
  • Verwirrungsmatrix, ROC, Genauigkeit, Präzision, Recall, F1, RMSE und mehr
  • Ensemble-Methoden wie XGBoost/LightGBM/CatBoost
  • Sauberer Python Notebook

Geeignet für:

  • Studien-/Forschungsarbeiten und Projekte
  • Kaggle-Wettbewerbe
  • Geschäftsprognosen
  • Medizinische, Finanz- oder tabellarische Daten
  • Prototyp-ML-Lösungen

Du bekommst:

  • Sauberen und organisierten Code / Notebook
  • Modeltraining und -bewertung
  • Erklärung der Ergebnisse
  • Überarbeitungsunterstützung basierend auf Paketumfang

Bevor du eine Bestellung aufgibst:

  • Schreibe mir zuerst mit deinem Datensatz und deinen Anforderungen, damit ich das beste Paket für deine Aufgabe vorschlagen kann.

Proof of Work: 8. Platz BUBT AI Conquest (Kaggle-Wettbewerb)

Domäne:

Maschinelles Lernen

Computer Vision

Expertise:

Bildverarbeitung

Feature-Lernen

Klassifizierung

Programmiersprache:

Python

SQL

Colab

Java

Tools:

Jupyter-Notizbuch

opencv

tensorflow

Excel

Colab

Andere

Technologie:

tensorflow

PyTorch

opencv

keras

scikit-learn

Pandas

Modelle & Methoden:

Maschinelles Lernen

Deep Learning

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