Ik bouw en train machine learning modellen voor voorspelling en classificatie
Over deze dienst
Worstel je met data die een voorspellend model nodig heeft, niet zomaar een grafiek?
Ik bouw en train machine learning modellen voor voorspelling en classificatie, waardoor je ruwe data wordt omgezet in een werkend model dat echt presteert, ondersteund door echte evaluatiemetrics die je kunt vertrouwen.
Wat je krijgt:
- Data preprocessing en feature engineering
- Getraind classificatie- of voorspellingsmodel (XGBoost, Scikit-learn)
- Model testen, evalueren en optimaliseren
- Omgaan met ongebalanceerde data (SMOTE) indien nodig
- Volledige broncode en documentatie (Standaard & Premium)
Gebruikssituaties waar ik in gespecialiseerd ben:
Fraude detectie, kredietrisico/lening default voorspelling, aandelen trend classificatie en financiële sentimentanalyse.
Tools die ik gebruik:
Python, Scikit-learn, XGBoost, PyTorch, Pandas, Jupyter/Colab
Waarom voor mij kiezen:
- Modellen met bewezen resultaten tot 0.9998 ROC-AUC op echte datasets
- Duidelijke evaluatierapporten, niet alleen een black-box model
- Snelle doorlooptijd en responsieve communicatie
Stuur me je dataset en het resultaat dat je wilt voorspellen, ik regel de rest.
Programmeertaal:
Python
•
SQL
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
API's:
Overige
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
tensorflow
•
Excel
•
Colab
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Q: Welke soorten machine learning problemen behandel je?
A: Classificatie- en voorspellingsproblemen — fraude detectie, lening default, aandelen trend en financiële sentimentanalyse zijn mijn sterkste gebieden.
Vraag: Wat heb je van mij nodig om aan de slag te gaan?
A: Jouw dataset (Excel/CSV) en een duidelijke beschrijving van wat je wilt voorspellen of classificeren.
V: Ontvang ik de broncode?
A: Ja, op de Standaard en Premium pakketten. Basic levert alleen het getrainde model en evaluatierapport.
Q: Wat als mijn dataset ongebalanceerd is (veel meer van één klasse dan van een andere)?
A: Ik behandel class imbalance met SMOTE en andere resampling technieken — dit is een kernonderdeel van mijn workflow, geen extra toevoeging.

