Ik maak machine learning modellen voor voorspelling en classificatie

Ik ben een ervaren Machine Learning Engineer die individuen en bedrijven helpt om data om te zetten in slimme, praktische oplossingen. Ik werk door de hele machine learning lifecycle, van het begrijpen en preprocessen van ruwe data tot het bouwen, evalueren en inzetten van high-performance modellen.

Mijn expertise omvat data cleaning, feature engineering, exploratieve data-analyse en modelkeuze om betrouwbare en nauwkeurige resultaten te garanderen. Ik ontwikkel supervised learning modellen voor classificatie en regressie, evenals unsupervised learning oplossingen zoals clustering en anomaly detection. Ik focus op het kiezen van het juiste algoritme in plaats van de oplossing onnodig te compliceren.

Ik behandel ongebalanceerde datasets met bewezen technieken zoals resampling en class weighting, en ik optimaliseer modellen door middel van cross-validation en hyperparameter tuning. Daarnaast pas ik machine learning toe op tekstdata voor taken zoals sentimentanalyse, spamdetectie en tekstclassificatie.

Wanneer nodig integreer ik deep learning modellen en zet ik oplossingen in met Flask, FastAPI of Streamlit, zodat ze gemakkelijk te gebruiken zijn in echte toepassingen. Ik geef de voorkeur aan schone code, duidelijke documentatie en resultaten die gericht zijn op de business.