Ik bouw een op maat gemaakte machine learning model

D
divyansht01
D
divyansht01
divtiwari
Sommige informatie is automatisch vertaald.

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

divtiwari

Building Machine Learning Models Using Real World Data

  • Afkomstig uitIndia
  • Lid sindsmei 2026
  • Gem. reactietijdBinnen 6 dagen
  • Talen

    Engels
I am a Computer Science student with hands-on experience building real-world Machine Learning models using Python, XGBoost, and Scikit-Learn. I have successfully developed projects achieving 94% accuracy on SpaceX launch prediction, 99.44% on EEG brain emotion detection, and 92% on NASA asteroid classification. My focus is on delivering production-ready ML solutions with clean code, detailed documentation, and measurable results.

Automatische vertaling