Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw python machine learning deep learning data science en ai projecten
Data analist, Machine Learning
Met 4 jaar ervaring in data analyse en Python ontwikkeling help ik bedrijven om ruwe data om te zetten in duidelijke, bruikbare inzichten — van kleine CSV-schoonmaakjes tot automatiseringspijplijnen e...
Over deze dienst
Ben je op zoek naar betrouwbare AI, Machine Learning, Deep Learning of Data Science oplossingen in Python? Je bent op de juiste plek!
Ik ben gespecialiseerd in het bouwen van productieklare machine learning modellen, aangepaste neurale netwerken en uitgebreide data analytics pipelines die op jouw behoeften zijn afgestemd.
Wat ik aanbied:
- Machine Learning: Classificatie, Regressie, Clustering, Random Forest, XGBoost, SVM.
- Deep Learning: Neurale netwerken (CNN, RNN, LSTM, Transformers) met TensorFlow & PyTorch.
- Data Science & EDA: Data schoonmaken, feature engineering en visualisatie (Pandas, Seaborn, Matplotlib).
- Computer Vision & NLP: Objectdetectie (OpenCV, YOLO), tekstclassificatie en sentimentanalyse.
Waarom voor mij kiezen?
- Schone, goed gestructureerde en volledig commentaar Python code.
- Duidelijke setup documentatie voor Jupyter Notebook of Google Colab.
- Snelle communicatie en kwaliteitsgerichte levering.
Programmeertaal:
Python
•
Colab
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
In welk formaat moeten mijn gegevens zijn?
Ik werk vooral met CSV, Excel (.xlsx) en JSON bestanden. Ik kan ook verbinding maken met SQL-databases of Google Sheets. Als je data 'ongeorganiseerd' is (zoals een verzameling tekstbestanden), stuur me dan eerst een bericht zodat we de benodigde preprocessing kunnen bespreken.
Moet ik mijn data schoonmaken voordat ik het naar je stuur?
Nee! Data schoonmaken en preprocessing zitten in al mijn pakketten inbegrepen. Ik behandel ontbrekende waarden, verwijder dubbele en voer feature encoding uit met Pandas en Scikit-Learn zodat je dataset klaar is voor hoge nauwkeurigheid.
Welke specifieke Machine Learning bibliotheken gebruik je?
Mijn belangrijkste stack bestaat uit Scikit-Learn (sklearn) voor traditionele ML (Random Forest, SVM, regressie) en Pandas/NumPy voor data manipulatie. Voor het Premium pakket gebruik ik ook TensorFlow of Keras als je project Deep Learning of Neural Networks vereist.
Kan ik de code zelf uitvoeren?
Absoluut. Ik lever het eindresultaat als een Google Colab notebook (.ipynb) of een Python script (.py). Ik voeg stapsgewijze commentaar toe zodat je, zelfs als je geen programmeur bent, het model kunt draaien en de resultaten met één klik kunt zien.
Hoe zorg je dat het model nauwkeurig is?
Ik gebruik professionele evaluatiemetrics zoals Accuracy, Precision-Recall, F1-Score en Mean Squared Error (MSE). Voor de Standaard en Premium pakketten voer ik Cross-Validation en hyperparameter tuning uit om te zorgen dat het model goed presteert op 'onbekende' data, niet alleen op je huidige bestand.
