Het lijkt erop dat deze dienst tijdelijk niet beschikbaar is
Ik bouw en implementeer aangepaste ml-modellen met python en live streamlit demo
Over deze dienst
Ik bouw aangepaste ML-modellen, data-analyse pipelines en live Streamlit dashboards in Python van begin tot eind, klaar voor productie, met schone code en GitHub repo.
Wat ik lever:
Classificatie- en regressiemodellen (XGBoost, scikit-learn, RandomForest)
Verliespredictie en risicobeoordelingssystemen voor klanten
Tijdreeksvoorspellingen (Prophet, LSTM)
Data-analyse pipelines (Pandas, NumPy, visualisatie)
Live Streamlit dashboard voor jouw stakeholders
Stack: Python · scikit-learn · XGBoost · Pandas · Streamlit · FastAPI · Matplotlib
Elk project bevat:
Getraind model met nauwkeurigheid/precisie/recall metrics
Live Streamlit demo of FastAPI endpoint
GitHub repo met README en notebooks
30 dagen ondersteuning na oplevering
Heb je een churn predictor, vraagvoorspeller of datadashboard nodig? Ik lever werkende ML-oplossingen, geen alleen notebooks.
Stuur me een bericht om je dataset en doelen te bespreken!
Programmeertaal:
Python
•
SQL
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
tensorflow
•
Excel
•
MLflow
Technologie:
Python
•
tensorflow
•
PyTorch
•
keras
•
scikit-learn
•
Pandas
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke gegevens heb je van mij nodig om aan de slag te gaan?
Deel je dataset (CSV, Excel of database), een beschrijving van je doel (bijvoorbeeld churn voorspellen, afbeeldingen classificeren, trends analyseren) en eventuele specifieke eisen. Hoe meer context je geeft, hoe beter de resultaten!
Hoe snel kun je een werkend ML-model leveren?
Voor een standaard classificatie- of regressietaak: 2-4 dagen. Ik gebruik LLM-ondersteunde ontwikkeling om snel werkende prototypes te leveren. Mijn live demo's (ChurnGuard, SentimentScope, EntityRadar) werden elk in minder dan 3 dagen gebouwd.
