Ik analyseer je data en bouw machine learning modellen

Hallo, ik ben Isaac, een Data Scientist en Machine Learning enthousiast. Ik bied hoogwaardige oplossingen voor Supervised en Unsupervised Learning taken, zodat jij je data kunt omzetten in bruikbare inzichten.

Supervised Learning algoritmes:

• Lineaire regressie
• Logistische regressie
• Support Vector Machines (SVM)
• Beslissingsbomen
• Random Forests
• k-Nearest Neighbors (k-NN)
• Naive Bayes
• en meer

Unsupervised Learning algoritmes:

• k-Means clustering
• Hiërarchische clustering
• Principal Component Analysis (PCA)
• t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)
• DBSCAN
• Autoencoders
• en meer

Tools die ik gebruik:

• Google Colab
• Jupyter Notebooks
• Anaconda
• Kaggle

Extra tools & libraries:

• Scikit-learn, Pandas, Matplotlib
• Streamlit (voor interactieve apps)