Ik bouw een machine learning clustering en recommendation systeem met python
Professioneel in Artificial Intelligence en Machine Learning
Over deze dienst
Ik ontwikkel een professionele clustering- of aanbevelingssysteem met Python en machine learning. Ik kan klant-/productsegmentatie uitvoeren met K-Means, hiërarchische clustering en DBSCAN, of aanbevelingssystemen ontwikkelen met Collaborative Filtering, Content-Based Filtering en Hybrid Recommendation. De service omvat data preprocessing, feature engineering, modelontwikkeling, evaluatie, visualisatie en bruikbare inzichten.
Expertise:
Representatieleren
•
clustering
•
Aanbevelingssystemen
Programmeertaal:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
Panda
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
Colab
Mijn portfolio
Andere Data science en ML diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke clustering-algoritmes gebruik je?
Ik kan K-Means, hiërarchische clustering, DBSCAN en andere geschikte clustering-algoritmes gebruiken.
Kun je klantsegmentatie uitvoeren?
Ja. Ik kan klanten segmenteren op basis van koopgedrag, demografie, betrokkenheid of andere relevante kenmerken.
Welke soorten aanbevelingssystemen kan je bouwen?
Ik kan Content-Based, Collaborative Filtering en Hybrid Recommendation Systemen bouwen.
Kun je een product- of filmrecommendatiesysteem bouwen?
Ja. Ik ontwikkel gepersonaliseerde aanbevelingssystemen voor producten, films, boeken, diensten en andere items.
Hoe evalueer je clusteringmodellen?
Ik kan metrics gebruiken zoals Silhouette Score.
Hoe evalueer je aanbevelingssystemen?
Afhankelijk van het systeem, kan ik metrics gebruiken zoals Precision@K, Recall@K, MAP@K, NDCG@K, RMSE of MAE.
Bied je Python broncode aan?
Ja. Python broncode kan worden bijgevoegd met het geselecteerde pakket.

