Ich erstelle eigene Machine-Learning-Modelle und Datenpipelines in Python
ML-Ingenieur
Über diesen Service
Suchst du nach einem spezialisierten AI Engineer, der deine Daten in eine mächtige Vorhersage-Ressource verwandelt?
Mit einem B.Sc. in Informatik und Ingenieurwesen und einem Fokus auf hochwirksame Projekte wie Echtzeit-Dengue-Ausbruchsvorhersagen und IEEE 14-Bus-Fehlerlokalisierung biete ich professionelle Machine-Learning-Lösungen, die über einfache Skripte hinausgehen.
Was ich anbiete:
- Predictive Analytics: Vorhersagesysteme mit Zeitreihen und Echtzeit-Datenabruf (REST APIs).
- Ensemble Modeling: Hochpräzise Klassifikation und Regression mit XGBoost, Random Forest und DNNs.
- Computer Vision & Multi-Modal AI: Spezialisierte Systeme für Defekterkennung oder Produktempfehlungen.
- End-to-End ML Pipelines: Von Datenbereinigung und Feature-Engineering bis hin zu einsatzbereiten Modellen.
Warum du mich wählen solltest? Ich baue nicht nur Modelle, sondern optimiere sie für Performance in der echten Welt. Ob es um die Stabilität von Stromnetzen oder um öffentliche Gesundheitsdaten geht, ich sorge dafür, dass meine Systeme robust, skalierbar und genau sind (über 90%).
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche spezifischen Formate muss ich für meine Daten bereitstellen?
Ich kann mit fast allen strukturierten oder semi-strukturierten Daten arbeiten, einschließlich CSV, Excel, SQL-Datenbanken oder JSON. Für die Basic-Stufe kümmere ich mich um die Reinigung und Normalisierung, unabhängig vom Anfangszustand deiner Daten.
Kannst du das AI-Modell in meine bestehende Website oder App integrieren?
Absolut. Meine Premium-Stufe ist für die vollständige Bereitstellung konzipiert, bei der ich automatisierte Pipelines aufbaue, die Daten via REST APIs abrufen und die Vorhersagen des Modells in deine spezielle Umgebung integrieren, wie z.B. ein Web-Dashboard oder eine Oracle APEX-Anwendung.
Verarbeitest du Echtzeit-Datenstreaming?
Ja. Aufgrund meiner Erfahrung mit dem Dengue Outbreak Prediction System kann ich Systeme einrichten, die Live-Wetter- oder Betriebsdaten von APIs abrufen, um dynamische, Echtzeit-Vorhersagen zu liefern.
Kannst du mit technischen Daten aus MATLAB oder Simulink arbeiten?
Ja. Ich habe umfangreiche Erfahrung darin, transiente Daten aus Simulink-Umgebungen wie dem IEEE 14-Bus-System zu extrahieren und zu verarbeiten. Ich kann deine Rohsimulationsergebnisse – einschließlich Spannungs- und Stromphasoren – in optimierte Datensätze für hochpräzises Machine Learning umwandeln.

