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Ich erstelle ein ML-Modell mit Machine Learning, Deep Learning und Python Data Science AI
Hervorragende Lösungen in AI und Data Science für ML, Gen AI, NLP und Computer Vision
Mein Name ist Muhammad Umair, ich entwickle End-to-End-KI-Lösungen – von Rohdaten bis zu einsatzbereiten, funktionierenden Systemen.
Ich erstelle ML-Modelle mit 88–94 % Genauigkeit für Klassifikation...
Über diesen Service
Ein Machine Learning Modell zu bauen ist einfach; es auf echten Daten zum Laufen zu bringen, ist der schwierige Teil.
Wir haben 6 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Lösungen im Bereich Machine Learning, Deep Learning und Data Science mit Python.
Machine Learning Lösungen:
- Überwachtes Machine Learning
- Klassifikation
- Regression
- Clustering
- Textklassifikation
- Datenanalyse
- Semantische Analyse
- Neuronale Netze
- Zeitreihenanalyse
- Zeitreihenvorhersage
- Hyperparameter-Optimierung
- und vieles mehr mit Machine Learning Techniken
Deep Learning Lösungen:
- Convolutional Neural Network
- ANN, RNN
- Grundlegende Deep Learning Projekte
- Bildklassifikation
- Objekterkennung mit Deep Learning Modellen
- Objektsegmentierung
- Datensatz-Annotationen
- Gesichtsbasiertes Projekt mit Deep Learning Modellen
- Gesichtserkennung und -erkennung
- Long Short Memory (LSTM)
- Fahrzeuganalyse
Tools
- Python
- Juypter Notebook
- Colab
- VS Code
WICHTIGER HINWEIS:
Bespreche die Anforderungen bitte vor der Bestellung.
Die Gebühren variieren je nach Komplexität des Problems, den erforderlichen Spezifikationen und den Erwartungen an die Genauigkeit.
Vielen Dank und beste Grüße,
Muhammad Umair
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Was muss ich für den Einstieg bereitstellen?
Ich brauche nur dein Dataset (CSV, Excel oder SQL-Datei) und eine klare Beschreibung deines Ziels (z.B. „Ich möchte vorhersagen, ob ein Kunde abwandert, basierend auf diesen Daten“).
Stellst du den Source Code bereit?
Ja! Alle Pakete beinhalten den sauberen, kommentierten Python-Quellcode (Jupyter Notebook oder .py-Datei), damit du das Modell selbst ausführen und überprüfen kannst.
Kannst du das Modell als App bereitstellen?
Ja, im Premium-Paket (oder als individuelles Angebot) kann ich dein Modell mit Streamlit bereitstellen, sodass du ohne Programmierkenntnisse über eine Webschnittstelle interagieren kannst.
Welche Python-Bibliotheken verwendest du?
Ich verwende branchenübliche Bibliotheken wie Pandas, NumPy, Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, Matplotlib und Seaborn.
Was ist der Unterschied zwischen Klassifikation und Regression?
Klassifikation sagt eine Kategorie voraus (z.B. „Ja/Nein“, „Spam/Nicht Spam“, „Katze/Hund“), während Regression eine kontinuierliche Zahl vorhersagt (z.B. „Preis“, „Temperatur“, „Verkaufsumsatz“). Ich kann beide Problemtypen bearbeiten.
Wann sollte ich Deep Learning gegenüber standardmäßigem Machine Learning wählen?
Standard ML (Random Forest, SVM) ist großartig für strukturierte Daten (Excel-Tabellen). Deep Learning (Neurale Netze) ist besser für komplexe Daten wie Bilder, große Zeitreihen oder wenn du auf riesigen Datensätzen höhere Genauigkeit brauchst.
