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Ich führe Datenwissenschaft, KI, maschinelles Lernen und Deep Learning durch
Datenwissenschaftler, Machine Learning Engineer, Software Engineer Experte
Ein leidenschaftlicher und leistungsorientierter Machine Learning & Deep Learning Engineer mit praktischer Erfahrung im Aufbau intelligenter Systeme und datengetriebener Anwendungen. Ich habe bereits ...
Über diesen Service
Danke, dass du den Gig besucht hast!
Ich bin Shoiab Ahmed, Experte für KI, Machine Learning (ML) und Deep Learning mit Python.
Mit einem starken Hintergrund in datengetriebenen Problemlösungen habe ich erfolgreich Projekte umgesetzt, die von prädiktiven Modellen und Empfehlungssystemen bis hin zu geschäftlichen Erkenntnissen, die von KI angetrieben werden, reichen.
Egal, ob du komplexe Herausforderungen bewältigen, fortschrittliche ML/DL-Modelle entwickeln oder umsetzbare Erkenntnisse aus deinen Daten gewinnen möchtest, ich begleite dich bei jedem Schritt.
Professionell, zuverlässig und ergebnisorientiert,
klare Kommunikation & maßgeschneiderte Lösungen
Modernste Tools: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas, NumPy
Lass uns dein KI, ML oder Deep Learning-Projekt zum Leben erwecken und auf die nächste Stufe bringen!
Was ich anbiete:
- Explorative Datenanalyse (EDA)
- Kunden-Segmentierung & Klassifikation
- Bilderverarbeitung & Computer Vision
- Text- & Sentiment-Analyse (NLP)
- Machine Learning Modelle
- Clustering-Algorithmen
- Feature Engineering & Model Building
Warum du mich wählen solltest?
- Fachwissen & Erfahrung
- End-to-End-Lösungen
- Maßgeschneiderter Ansatz
- Pünktliche Lieferung
- Klare Kommunikation
Tools, die ich verwende:
- Python
- PyTorch
- TensorFlow
- Keras
- N8N
- OpenCV
- Roboflow
- NumPy
- Pandas
- Scikit-learn
- Matplotlib
- Seaborn
Programmiersprache:
Python
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SQL
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Colab
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Java
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NoSQL
Frameworks:
scikit-learn
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DeepPy
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keras
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PyTorch
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Panda
APIs:
Google Cloud Vision API
Tools:
Jupyter-Notizbuch
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opencv
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tensorflow
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Excel
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Colab
FAQ
Automatische Übersetzung
Wie kann Data Science Unternehmen helfen?
Data Science hilft Unternehmen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, Trends vorherzusagen, Kundenverhalten zu verstehen, Abläufe zu optimieren, Kosten zu senken und Produkte oder Dienstleistungen durch Erkenntnisse aus Daten zu verbessern.
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz (KI), der es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Kurz gesagt: Maschinelles Lernen = Daten + Algorithmen → Muster lernen → Vorhersagen oder Entscheidungen treffen.
Welche Art von Daten können bei einem Data-Science- Gig analysiert werden?
Data Science kann verschiedene Arten von Daten analysieren: numerisch, kategorisch, Text oder Bilder, die aus Quellen wie Datenbanken, Umfragen, Web Scraping und sozialen Medien stammen. In der Praxis umfasst dies Kundendaten, Verkaufsdaten, Nutzungsprotokolle, Finanzaufzeichnungen und mehr, um Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen zu unterstützen.
Wie können maschinelles Lernen und Data Science bei Medizin und Produktion helfen?
In der Medizin unterstützen ML und Data Science bei Diagnose, Behandlung, Bildgebung und Wirkstoffforschung. In der Produktion verbessern sie die Qualität, prognostizieren Wartungsbedarf, schätzen die Nachfrage ein und optimieren Prozesse, um Effizienz zu steigern und Kosten zu senken.
Wie lange dauert ein Data-Science-Projekt?
Die Dauer eines Data-Science-Projekts variiert: Kleine Aufgaben dauern 1–2 Wochen, mittlere 3–8 Wochen, große Projekte 2–6 Monate. Die Dauer hängt von Datenqualität, Komplexität des Projekts und Zielen ab. Die Datenbereinigung nimmt oft die meiste Zeit in Anspruch.
Welche Programmiersprachen werden häufig in Data Science oder Machine Learning verwendet?
Python, R, SQL, Java und C++ werden häufig in Data Science und Machine Learning eingesetzt. Python ist am beliebtesten wegen seiner Einfachheit und leistungsstarker Bibliotheken wie Pandas, NumPy und TensorFlow.
