Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik ontwikkel een classificatie- en voorspellingsmodel
Ontwikkelaar van digitale producten
Hoi! Ik ben software engineer met 3 productie stages. Ik heb een feature uitgebracht die door meer dan 500 actieve gebruikers wordt gebruikt en meer dan 10.000 entries in productie heeft. Top 10 in AI...
Over deze dienst
Welkom! Wil je de kracht van je data ontsluiten met high-performance Machine Learning en Data Science oplossingen? Ik ben gespecialiseerd in het ontwikkelen van nauwkeurige Classificatie en Voorspellingsmodellen die zijn afgestemd op het oplossen van complexe zakelijke problemen.
Wat ik aanbied:
- Voorspellende modellering: Verkoopvoorspellingen, klantverloop en trendanalyse.
- Classificatietaken: Binaire & multi-class classificatie, sentimentanalyse en fraudedetectie.
- Deep Learning: Aangepaste neurale netwerken (ANN, CNN, RNN) met TensorFlow, Keras en PyTorch.
- Data Science: Data schoonmaken, preprocessing en Exploratory Data Analysis (EDA).
- Tijdreeksanalyse: Geavanceerde voorspellingen en patroonherkenning.
Algoritmes & expertise:
- Lineaire / logistieke regressie, decision trees, random forest.
- XGBoost, LightGBM, Gradient Boosting.
- SVM, KNN en clustering (K-Means).
- Modeloptimalisatie & hyperparameter tuning.
Tools & technologie:
- Python (Pandas, NumPy, Scikit-Learn).
- Jupyter Notebook, Google Colab, VS Code.
- Data visualisatie (Matplotlib, Seaborn).
Waarom met mij werken?
- Professionele kwaliteit: Schone, geoptimaliseerde en goed gedocumenteerde code.
- Nauwkeurigheid gericht: Focus op resultaten met hoge precisie en robuuste validatie.
Neem contact met mij op voordat je een bestelling plaatst!
Programmeertaal:
Python
•
R
•
SQL
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
opencv
•
tensorflow
•
Excel
Frameworks:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
keras
•
PyTorch
•
tensorflow
Mijn portfolio
Andere Data science en ML diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat is het verschil tussen classificatie en voorspelling? Welke heb ik nodig?
Classificatie wijst inputs toe aan discrete categorieën (spam/niet spam, klantverloop: ja/nee, ziekte: aanwezig/afwezig). Voorspelling (regressie) schat een continue waarde in (verkoop volgende maand, huizenprijs, klantwaarde op lange termijn). Vertel me je target variabele en ik adviseer de juiste aanpak.
Met welke soorten data werk je?
Tabulaire/gestructureerde data (CSV, Excel, SQL exports) is de belangrijkste focus voor deze dienst. Voor image-based classificatie, zie mijn aparte image classification dienst.
Welke algoritmes en libraries gebruik je?
scikit-learn, XGBoost, LightGBM en CatBoost voor de meeste tabulaire problemen. Voor deep learning op gestructureerde data, gebruik ik PyTorch. Ik kies op basis van datasetgrootte, feature types en interpretatiebehoeften.
Wat moet ik aanleveren?
Je dataset (CSV of Excel is prima), de kolom die je wilt voorspellen, en eventuele context over het probleem — industrie, beperkingen, wat "goed" voor jou betekent.
Mijn dataset is rommelig — ontbrekende waarden, inconsistente formatting. Kun je er toch mee werken?
Ja. Data cleaning en preprocessing (omgaan met nulls, categorische encoding, outlier behandeling, feature engineering) zitten inbegrepen in de pipeline.
Hoe zorg je dat het model echt generaliseert en niet alleen overfit?
Ik gebruik cross-validation, juiste train/val/test splitsingen, en rapporteer metrics op de hold-out data. Ik geef overfitting aan en pas regularisatie of resampling toe (SMOTE voor ongebalanceerde klassen) indien nodig.
Wat ontvang ik als resultaat?
Een getraind modelbestand, een schone Python script of notebook met de volledige pipeline (preprocessing → training → evaluatie), feature importance plots, en een schriftelijke samenvatting van de resultaten en belangrijke bevindingen.
