Ik bouw een snel ml prototype notebook en evaluatie

A
ahmed_ml22
A
ahmed_ml22
M Ahmed Imtiaz
Sommige informatie is automatisch vertaald.
build a fast ml prototype notebook and evaluation
Volledig scherm
build a fast ml prototype notebook and evaluation
Bekijk presentatie
Bekijk presentatie
build a fast ml prototype notebook and evaluationbuild a fast ml prototype notebook and evaluationbuild a fast ml prototype notebook and evaluation

Over deze dienst

Automatische vertaling

Ik maak een werkend ML prototype (classificatie of regressie) op jouw dataset en lever een reproduceerbare Jupyter notebook, het getrainde model checkpoint en een evaluatierapport. Mijn opleveringen omvatten: schoongemaakt datavoorbeeld, preprocessing stappen, baseline model (scikit-learn / PyTorch), evaluatiemetrics (AUC/F1/RMSE afhankelijk van de situatie) en aanbevelingen voor de volgende stappen.

Wat je krijgt:

  • Reproduceerbare Jupyter notebook met data cleaning, feature pipeline en modeltraining.
  • Model checkpoint (pickle / joblib / .pth afhankelijk van de situatie) en een eenvoudige predictiescript.
  • Evaluatierapport (confusiematrix, precisie/recall/F1 of RMSE/AUC) en korte notitie over de volgende stappen.
  • Ik begin met een kleine haalbaarheidsproef op een sample die je aanlevert (50200 rijen) zodat je snel resultaten ziet.

  • Modelexpertise

    • Aangepaste modellen development
    • Modellen finetunen
    • Generatieve AI

  • Branche

    • Overige

  • Programmeertaal

    • Python

  • Taal

    • Engels
    • Urdu

  • Technische expertise

    • Machine learning (onder toezicht, zonder toezicht, versterking)
    • Deep learning (neurale netwerken, GAN's)
    • Feature engineering en gegevensverwerking

Maak kennis met M Ahmed Imtiaz

M Ahmed Imtiaz
  • Afkomstig uitPakistan
  • Lid sindssep 2025

  • Talen

    Urdu, Engels
I’m an ML engineer who builds fast, production-ready prototypes and clean data pipelines. My hands-on experience includes BERT fine-tuning for sentiment and text classification, graph-based recommenders (Node2Vec / GraphSAGE), and wrapping models into FastAPI endpoints with Docker. I focus on reproducible deliverables: Jupyter notebooks, model checkpoints, inference scripts, and clear run instructions so clients can validate and extend work easily. For example, in my DamTechhub internship I improved a GraphSAGE recommender’s validation AUC and produced a working FastAPI inference endpoint.

Automatische vertaling

Andere AI-development diensten die ik aanbied

Gerelateerde tags