Ik bouw machine learning modellen en data classificatie pipelines
Over deze dienst
Professionele Machine Learning & NLP oplossingen in Python
Ben je op zoek naar end-to-end Machine Learning, NLP of data classificatie pipelines? Ik ontwikkel robuuste, productieklare AI-oplossingen die zijn afgestemd op jouw projectvereisten.
Wat ik aanbied:
- Data preprocessing & EDA: Feature engineering, dataset opschonen en encodering (Pandas, Scikit-learn).
- NLP & Tekstclassificatie: Sentimentanalyse, automatische tagging van support tickets, zero-shot/few-shot prompting en transformer pipelines (BART, Hugging Face).
- Machine learning modellen: Gecontroleerde & ongecontroleerde leermodellen, classificatie, regressie en hyperparameter tuning (PyTorch, Scikit-learn).
- Interactieve UI & Deployment: Aangepaste webinterfaces (Gradio) voor realtime inferentie en API-integratie.
Waarom voor mij kiezen?
- Schone, goed gedocumenteerde, modulaire Python-code.
- Hoge nauwkeurigheid met strenge model evaluatiemetrics (F1-score, precisie/recall).
- Snelle reacties en duidelijke communicatie over het project.
Programmeertaal:
Python
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
tensorflow
•
Excel
•
MLflow
•
Colab
•
Overige
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Vraag: Wat moet ik aanleveren om te beginnen?
Antwoord: Geef je dataset (CSV, Excel, JSON of tekstbestanden), een duidelijke omschrijving van je probleemstelling en eventuele specifieke doelen of metrics die je wilt behalen.
Vraag: In welk formaat ontvang ik de uiteindelijke deliverables?
Antwoord: Je ontvangt goed gedocumenteerde Python source code (Jupyter Notebook .ipynb of .py scripts), model evaluatierapporten en een interactieve UI (Gradio), afhankelijk van je pakket.
Vraag: Wat als ik geen schoongemaakte dataset heb?
Antwoord: Geen probleem! Data cleaning, preprocessing en feature engineering zijn inbegrepen in alle pakketten om je data modelklaar te maken.

