Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik voer machine learning en ai-projecten uit
Hoi! Ik ben een Data Scientist en Machine Learning Engineer die zich inzet om complexe data om te zetten in schaalbare, slimme oplossingen. Ik ben gespecialiseerd in het bouwen van end-to-end ML-pipel...
Over deze dienst
Ik bied professionele machine learning, AI en data-analyse diensten aan met Python. Ik kan helpen met classificatie, voorspellende analyse, clustering, modeloptimalisatie, data preprocessing, visualisatie en onderzoek gebaseerde ML-projecten. Of je nu een collegeproject, zakelijke oplossing of aangepaste AI-implementatie nodig hebt, ik lever schone, efficiënte en goed gedocumenteerde code met duidelijke communicatie en snelle levering. Mijn doel is om nauwkeurige, geoptimaliseerde en betrouwbare machine learning oplossingen te bieden die op jouw wensen zijn afgestemd.
Programmeertaal:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
opencv
•
tensorflow
•
Excel
•
Colab
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
In welk formaat wordt het eindproject geleverd?
Ik lever de volledige broncode in zeer overzichtelijke, goed commentaar gevulde Jupyter Notebooks (.ipynb) of standaard Python scripts (.py), waardoor het voor jou heel makkelijk is om de workflow uit te voeren, te bekijken en aan te passen.
Moet ik de dataset aanleveren, of kan jij er een vinden?
Je moet de dataset of een schone sample van de data die je wilt gebruiken aanleveren. Als je nog geen data hebt maar wel een specifiek projectdoel, stuur me dan eerst een bericht zodat we mogelijke openbare data bronnen kunnen bespreken.
Wat is uw beleid ten aanzien van herzieningen?
Revisies omvatten aanpassingen aan modelparameters, het wijzigen van optimalisatietools of het aanpassen van bestaande code-logica. Revisies dekken niet het vervangen van de originele dataset door een compleet nieuwe halverwege de opdracht.
Kun je Deep Learning neurale netwerken bouwen, of alleen basis machine learning algoritmes?
Ik doe beide. Voor standaard tabulaire data gebruik ik meestal zeer efficiënte algoritmes zoals Random Forest of XGBoost. Voor complexere datasets die deep learning vereisen, ontwerp en train ik op maat gemaakte neurale netwerken met TensorFlow en Keras.
Wat gebeurt er als de uiteindelijke modelnauwkeurigheid laag is?
Machine learning hangt sterk af van de kwaliteit van de data. Als de prestaties van het eerste model niet geweldig zijn, gebruik ik geavanceerde technieken zoals feature engineering, het testen van alternatieve algoritmes en hyperparameter tuning om de best mogelijke score te behalen.
Wat als mijn dataset een complete puinhoop is? Moet ik die eerst schoonmaken?
Helemaal niet. Data uit de echte wereld is zelden perfect. Data cleaning en preprocessing zoals het omgaan met ontbrekende waarden, het filteren van ruis en het formatteren van kolommen worden volledig inbegrepen in elk pakket voordat ik begin met het trainen van een model.
