Ik train en evalueer een machine learning- of deep learning-model in Python
ML-ingenieur, data-analyse en signaalverwerking, AI
Over deze dienst
Heb je een dataset en een model nodig dat werkt? Ik train, evalueer en documenteer een machine learning- of deep learning-model op jouw data en vertel je eerlijk hoe goed het presteert.
Geschikt voor:
- Tabeldata (classificatie, regressie)
- Tijdreeksen en sensor data (versnellingsmeter, trillingen, ECG-achtige)
- Beeldclassificatie met transfer learning
Jij krijgt:
- Schone data en een leakagevrije train/validatie/test-splitsing
- Baselines vergeleken met een sterker model
- Evaluatie (nauwkeurigheid, F1, ROC-AUC, verwarringsmatrix) in heldere taal
- Notebook of script, getraind modelbestand en broncode
Over mij: M.Tech in Signaalverwerking en Machine Learning (NIT Jalandhar). Mijn thesis-model behaalde acht baselines, waaronder XGBoost, op meer dan 39.000 ICU-records (IEEE CIPHER 2026). Ik gaf ook PyTorch- en scikit-learn labs les.
Voordat je bestelt, stuur me een korte beschrijving van jouw data en doel, dan vertel ik eerlijk of het haalbaar is. Ik beloof geen specifieke nauwkeurigheid, omdat dit afhangt van jouw data, maar ik belooft wel zorgvuldige, eerlijke evaluatie.
Programmeertaal:
Python
•
MATLAB
•
SQL
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
opencv
•
tensorflow
•
Excel
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welk dataformaat heb je nodig?
CSV-, Excel- of een afbeeldingsmap. Stuur eerst een korte steekproef zodat ik kan controleren of jouw data bij het probleem past.
Kun je een specifieke nauwkeurigheid garanderen?
Nee. De nauwkeurigheid hangt af van jouw data. Ik laat je eerlijke resultaten zien vergeleken met baseline-modellen, zodat je precies weet hoe goed het model werkt.
Krijg ik de code en het getrainde model?
Ja. Je ontvangt de volledige broncode (notebook of script) en het getrainde modelbestand.

