Ik voer gegevensanalyse en voorspellende modellering uit met Python
Data Science beoefenaar
Over deze dienst
Ik bouw end-to-end Machine Learning pipelines die bruikbare inzichten leveren. Ik lever niet alleen Python scripts; ik ontwikkel robuuste voorspellende modellen en kan ze in backend APIs (FastAPI/Flask) inpakken voor productie.
Wat ik lever:
- Time-Series: Voorspellingen van complexe sequentiële data (bijvoorbeeld marktvolatiliteit, retailvraag) via geavanceerde LSTMs.
- Computer Vision: Aangepaste CNNs voor beeldclassificatie en objectdetectie (bijvoorbeeld plantziektedetectie).
- NLP: Inzichten halen uit tekstdata, zoals grootschalige reviews, met behulp van knowledge distillation.
- Data Analyse: Diepgaande verkennende analyse, data cleaning en feature engineering.
Technische stack: Python, TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, Pandas.
Het voordeel: Explainable AI Ik gebruik SHAP-waarden en Grad-CAM visualisaties zodat je precies begrijpt hoe het model voorspellingen doet.
LET OP: Stuur me een bericht voordat je bestelt om de projectomvang en datakwaliteit te bevestigen.
Programmeertaal:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
opencv
•
tensorflow
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Bied je de datasets voor het project aan?
Nee. Je moet de ruwe dataset aanleveren (CSV, JSON, SQL of afbeeldingsmappen). Als je de data nog niet hebt, stuur me eerst een bericht zodat we kunnen bespreken of dataverzameling mogelijk is als een aparte service.
Kun je 100% modelnauwkeurigheid garanderen?
Nee, en geen enkele eerlijke data scientist zal dat doen. De nauwkeurigheid van een model hangt sterk af van de kwaliteit, grootte en balans van je dataset. Ik garandeer dat ik state-of-the-art architecturen en optimalisatietechnieken gebruik, maar de data bepaalt de limiet.
Host of implementeer je het model voor mij?
Mijn Premium pakket omvat het inpakken van het model in een FastAPI/Flask endpoint. Je moet echter je eigen cloud hosting omgeving (AWS, GCP, etc.) aanleveren als je het live op het web wilt deployen.
Welke ontwikkelomgeving en libraries gebruik je?
Ik schrijf schone, gedocumenteerde code met Python. De belangrijkste libraries die ik gebruik zijn TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, Pandas en NumPy. De opleveringen worden meestal geleverd als een standaard Python script (.py) of een Jupyter Notebook (.ipynb), afhankelijk van jouw voorkeur.
Is mijn data veilig en voldoe je aan Fiverr's privacybeleid?
Ja. Ik volg strikt de Fiverr's Terms of Service. Je data wordt nooit gedeeld. Ik train modellen lokaal, waardoor je bestanden volledig offline blijven in plaats van op kwetsbare third-party clouds. Alle datasets worden permanent verwijderd van mijn hardware na goedkeuring van de opdracht.

