Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik zal machine learning-modellen benchmarken en vergelijken met python
AIML-engineer, Data Science en Data Engineer
Ik ben Jashu, een AI/ML-ontwikkelaar met hands-on ervaring in machine learning, data science en data engineering. Ik werk aan het ontwikkelen van machine learning-algoritmen, het bouwen van voorspelle...
Over deze dienst
Wil je weten welke machine learning-modellen het beste presteren op jouw dataset?
Ik bied Python-gebaseerde benchmarking van machine learning om algoritmes te vergelijken, voorspellende prestaties te evalueren en optimalisatiemogelijkheden te identificeren.
Mijn diensten omvatten:
- Benchmarking van classificatie- en regressiemodellen.
- Vergelijken van algoritmes zoals Random Forest, KNN, Logistic Regression, XGBoost en LightGBM.
- Evalueren van nauwkeurigheid, precisie, recall, F1-score, ROC-AUC en andere relevante statistieken.
- Meten van trainingsduur en inferentiesnelheid.
- Data preprocessing en feature engineering.
- Hyperparameter-tuning en modeloptimalisatie.
- Genereren van vergelijkings-tabellen, prestatiegrafieken en visualisaties.
Wat je ontvangt:
- Python-broncode of een Jupyter-notebook.
- Resultaten van modelvergelijking en prestatie-parameters.
- Duidelijke visualisaties en een beknopt technisch rapport.
- Bevindingen en aanbevelingen op basis van jouw dataset.
Ik focus op eerlijke vergelijkingen, reproduceerbare experimenten en betrouwbare evaluatie die zijn afgestemd op jouw dataset en wensen.
Of je nu modellen wilt vergelijken voor een project, een bestaande machine learning-pijplijn wilt evalueren of inzicht wilt krijgen in prestatie-afwegingen, ik help je graag.
Programmeertaal:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
PyTorch
Tools:
Jupyter-notitieboek
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
1. Welke machine learning-modellen kun je benchmarken?
Ik kan modellen vergelijken zoals Random Forest, KNN, Logistic Regression, XGBoost, LightGBM en andere geschikte algoritmes voor classificatie, regressie of clustering.
2. Wat moet ik aanleveren om te kunnen beginnen?
Deel alsjeblieft jouw dataset, de doeldomein-variabele en eventuele specifieke modellen of evaluatiemetrics die je wilt vergelijken. Als je geen voorkeuren hebt, kan ik een geschikte benchmarkbenadering aanbevelen.
3. Wat ontvang ik nadat de benchmarking is afgerond?
Je ontvangt de resultaten van de modelvergelijking, relevante prestatiestatistieken, visualisaties, Python-broncode of een Jupyter-notebook en een beknopt rapport met een samenvatting van de bevindingen.
