Ik bouw en optimaliseer machine learning modellen met python, r, of rapidminer

Ik lever nauwkeurige, hoogpresterende ML-oplossingen voor predictive analytics, classificatie, regressie, forecasting en anomaly detection.

Diensten die ik aanbied:

• Data Cleaning en Preprocessing
• Feature Engineering en Selectie
• Hyperparameter Tuning en Cross-Validation
• Model Evaluatie en Prestatie Metrics
• End-to-End Deployment-Klare Oplossingen

Machine Learning Modellen:

• Supervised: Lineaire & Logistische Regressie, Decision Trees, Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM), SVM, k-NN, Neural Networks
• Unsupervised: k-Means, Hiërarchische Clustering, DBSCAN, PCA, t-SNE
• Semi-Supervised: Label Propagation, Self-Training Modellen
• Reinforcement Learning: Q-Learning, Deep Q-Networks, Policy Gradients
• Deep Learning: CNN, RNN, LSTM, GRU, Autoencoders
• Anomaly Detection: Isolation Forest, One-Class SVM, Local Outlier Factor
• Ensemble Modellen: Bagging, Boosting, Stacking

Tools die ik gebruik:

• Python (scikit-learn, Pandas, TensorFlow, Keras, PyTorch)
• R (caret, randomForest, mlr, keras)
• RapidMiner
• Jupyter Notebook / RStudio

Waarom mijn diensten uitzonderlijk zijn:

• Expertise in alle belangrijke ML-technieken
• Heldere, bruikbare rapporten en visualisaties

Stuur me een bericht voordat je een bestelling plaatst