Ik bouw een op maat gemaakte machine learning model


Over deze dienst
Automatische vertaling
Ik bouw Machine Learning en Deep Learning oplossingen met Python waarmee ik je ruwe data omzet in nauwkeurige, realistische voorspellingen en slimme systemen.
Mijn kernstack: XGBoost, Random Forest, Scikit-learn voor voorspellingsmodellen, en YOLOv8 met OpenCV voor real-time computer vision en objectdetectie taken.
Recente projecten: AsteroidWatch, een real-time systeem voor het voorspellen van asteroid gevaar, gebouwd met 5 NASA API's, getraind op 38.573 records met XGBoost en SMOTE voor ongebalanceerde data, met prioriteit voor hoge recall om gemiste gevaren te minimaliseren, een veiligheid eerst aanpak in plaats van alleen maar op nauwkeurigheid te focussen.
Wat ik aanbied:
Data schoonmaken en feature engineering
Omgaan met ongebalanceerde datasets (SMOTE, class weighting)
ML model training en evaluatie (XGBoost, Random Forest)
Deep Learning en objectdetectie (YOLOv8, OpenCV)
Duidelijke prestatierapporten (accuracy, precision, recall, confusion matrix)
Optioneel deployment als een live Streamlit web app
Live demo: asteroidwatch-v2o.streamlit.app
Laten we je data omzetten in voorspellingen die je echt kunt vertrouwen.
Maak kennis met divtiwari
Building Machine Learning Models Using Real World Data
- Afkomstig uitIndia
- Lid sindsmei 2026
- Gem. reactietijdBinnen 6 dagen
Talen
Engels
Automatische vertaling

