Ik zal deep learning-modellen bouwen met Python en PyTorch
AI- en Machine Learning-ingenieur, Data Scientist, IoT-ingenieur
Over deze dienst
Nog op zoek naar een betrouwbare machine learning-model of wil je data omzetten in bruikbare inzichten?
Ik lever op Python gebaseerde datawetenschap- en machine learning-oplossingen die zijn afgestemd op jouw projectbehoeften.
De diensten omvatten:
- Data cleaning en preprocessing
- Exploratory data analysis en visualisatie
- Feature engineering en modelontwikkeling
- Machine learning en deep learning met PyTorch en TensorFlow
- Modeltesten en prestatie-evaluatie
- Broncode en technische documentatie
Waarom met mij werken?
Ik heb een MSc in Data Science met onderscheiding en heb praktische ervaring met deep learning en tijdreeksvoorspelling. Mijn NASA MEDA-onderzoek omvatte het analyseren van bijna 6 miljoen Mars-atmosfeer-sensorrecords en het ontwikkelen van LSTM- en Transformer-modellen met Python en PyTorch.
Je ontvangt een gestructureerde oplossing, schone Python-code en duidelijke documentatie.
Heb je een project in gedachten? Neem contact op vóór de bestelling om jouw dataset, vereisten en verwachte resultaten te bespreken. Laten we de juiste oplossing voor jouw project vinden!
Programmeertaal:
Python
•
R
•
SQL
•
Colab
•
Java
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
tensorflow
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
•
tensorflow
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
V: Welke informatie heb je nodig om te beginnen?
A: Lever alsjeblieft je dataset, projectdoelstellingen, doelvariabele (indien van toepassing) en eventuele specifieke vereisten of evaluatiecriteria.
V: Welke machine learning- en deep learning-frameworks gebruik je?
A: Ik gebruik voornamelijk Python, PyTorch, TensorFlow en Scikit-learn, en kies de meest geschikte tools voor jouw project.
V: Ontvang ik de broncode?
A: Ja. De afgesproken opleveringen omvatten de Python-broncode en relevante technische documentatie.
V: Kun je werken met tijdreeksvoorspellingsproblemen?
A: Ja. Ik heb onderzoeksachtergrond in tijdreeksvoorspelling, inclusief LSTM- en Transformer-modellen met NASA MEDA-atmosferische data.

