Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw en optimaliseer machine learning modellen met Python
Over deze dienst
Een sterk machine learning project gaat niet alleen over het trainen van een model. Het begint met het begrijpen van de data, het kiezen van de juiste validatiestrategie en het opbouwen van een betrouwbare workflow van baseline tot eindbeoordeling.
Wat ik bied:
- Exploratory Data Analysis (EDA)
- Data schoonmaken & preprocessing
- Feature engineering & selectie
- Classificatie, regressie & clustering
- Train/validation/test strategie
- Modelvergelijking & selectie
- Hyperparameter tuning
- Overfitting & data leakage controles
- Modelevaluatie & foutenanalyse
- Visualisaties & resultaatinterpretatie
- Schone, reproduceerbare Python code
- Documentatie in Standard & Premium
- Basis Flask API integratie in Premium
Ik werk vooral met Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn en geschikte ML-bibliotheken.
Mijn workflow richt zich op sterke baselines, systematisch experimenteren, zwakke prestaties diagnosticeren en resultaten verbeteren door middel van evidence-based beslissingen.
Neem contact met me op voordat je bestelt, vooral voor grote of aangepaste projecten, zodat ik de scope, het pakket en de levertijd kan bevestigen.
Programmeertaal:
Python
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
Panda
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
Colab
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat heb je van mij nodig om te beginnen?
Gelieve de dataset, probleemstelling, target variabele indien van toepassing, verwachte output, evaluatiemethode indien bekend, en eventuele bestaande code of eerdere resultaten aan te leveren. Voor complexe projecten neem je het beste contact met me op voordat je bestelt, zodat ik de juiste scope kan bevestigen.
Met welke soorten machine learning problemen werk je?
Ik werk vooral met gestructureerde/tabulaire machine learning problemen, waaronder classificatie, regressie, clustering, voorspellende modellering, anomaliedetectie en gerelateerde supervised of unsupervised taken.
Hoe kies je het juiste model?
Ik selecteer geen model op basis van populariteit alleen. Ik bestudeer eerst de data en de probleemstructuur, stel een baseline vast, vergelijk geschikte algoritmes, evalueer ze met passende validatiestrategieën en optimaliseer de sterkste kandidaten.
Wat gebeurt er als het model slecht presteert?
Ik diagnoseer slechte prestaties met behulp van EDA, validatie, foutenanalyse en modelvergelijkingen. Als er geen probleem met modellering of implementatie wordt gevonden, identificeer ik dataset-gerelateerde beperkingen zoals zwakke features, ruisende labels, onbalans, inconsistenties, distributieverandering of beperkte voorspellende signaal.
Kun je een specifieke nauwkeurigheid garanderen?
Een vaste score kan niet worden gegarandeerd voordat de data is geanalyseerd. Prestaties hangen af van data kwaliteit, target kwaliteit, beschikbare signaal, validatie setup en moeilijkheid van het probleem. Ik richt me op betrouwbare verbetering, niet op kunstmatige nauwkeurigheidsclaims.
Voer je foutenanalyse uit?
Ja. Ik kan analyseren waar en waarom het model faalt, moeilijke samples of segmenten identificeren en bepalen of verbetering betere data, features, modellering of veranderingen in de probleemformulering vereist.
Bied je API-integratie of deployment aan?
Flask API integratie is beschikbaar in het Premium pakket. Lichtgewicht deployment kan apart besproken worden. Production MLOps of complexe AWS, GCP of Azure infrastructuur is niet standaard inbegrepen.
