Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik doe AI, machine learning, deep learning, data science taken
Niveau 2
Voldoet aan hoge prestatiecriteria en heeft een bewezen staat van dienst in het voldoen aan de verwachtingen van de klant.
Over deze dienst
Wat ik voor jou kan doen!
Data verzamelen & onderzoek
Ik verzamel, analyseer en begrijp jouw data om de beste aanpak voor jouw probleem te bepalen.
Data preprocessing & feature engineering
Data schoonmaken, ontbrekende waarden behandelen, normaliseren, encoden en features selecteren voor hoogwaardige input data.
Modelontwikkeling
Het bouwen van ML & DL modellen zoals:
- Regressie- en classificatiemodellen
- Tijdreeksvoorspellingen
- Clustering & patroonherkenning
- Deep learning (CNN, RNN, LSTM, etc.)
Model testen & optimaliseren
Hyperparameter tuning, cross-validatie en prestatieverbetering voor de beste resultaten.
Prestatie-evaluatie & monitoring
Gedetailleerde evaluatiemetrics en voortdurende prestatiebewaking.
Fijn afstemmen & verbeteren
Nauwkeurigheid verbeteren, overfitting verminderen en runtime optimaliseren.
Implementatie & integratie
- Cloud deployment (AWS, GCP, Azure, etc.)
- API ontwikkeling & integratie
- Productieklare oplossingen
Documentatie & broncode
Schoon, goed gedocumenteerde code met volledige uitleg zodat je het gemakkelijk kunt begrijpen en hergebruiken.
Gebruikscases die ik behandel
- Business analytics & voorspellingen
- Academische & onderzoeksprojecten
- AI-gestuurde applicaties
- Automatisering & beslissingsondersteuningssystemen
Stuur een DM voordat je bestelt!
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Aan wat voor soort projecten werk je?
Ik werk aan end-to-end data science en machine learning projecten, inclusief data-analyse, data preprocessing, voorspellende modellering, classificatie, regressie, deep learning en AI-gebaseerde oplossingen. Projecten kunnen academisch, zakelijk of onderzoek gericht zijn.
Welke programmeertalen en hulpmiddelen gebruikt u?
Ik gebruik vooral Python met libraries zoals NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch en Keras. Voor data visualisatie gebruik ik Matplotlib en Seaborn. Deployment kan gedaan worden met Flask, FastAPI of cloudplatforms indien nodig.
Help je met data verzamelen en preprocessing?
Ja. Ik verzamel data uit beschikbare bronnen, maak ruwe data schoon, behandel ontbrekende waarden, voer feature engineering uit, normaliseer data en bereid het goed voor op modeltraining.
Bied je model evaluatie en prestatie rapporten aan?
Absoluut. Ik evalueer modellen met geschikte metrics (nauwkeurigheid, precisie, recall, F1-score, RMSE, etc.) en geef prestatie-inzichten zodat je begrijpt hoe goed het model werkt.
