Ik bouw een machine learning model en streamlit web app voor je data
AI en Data Science ontwikkelaar
Over deze dienst
Heb je een dataset en wil je die omzetten in een werkende machine learning oplossing?
Ik maak een op maat gemaakt machine learning model met Python en zet je data om in een interactieve voorspelling systeem. Afhankelijk van je pakket en projectvereisten, kan ik de volledige workflow verzorgen, van data preprocessing en modelontwikkeling tot optimalisatie, explainability en deployment op Streamlit.
Wat ik kan leveren:
- Data schoonmaken en preprocessing
- Feature engineering
- Classificatie en voorspellende modellen
- Vergelijking van meerdere ML-modellen
- Model training, testen en optimalisatie
- Prestatie-evaluatie met geschikte metrics
- XGBoost, Random Forest, Logistic Regression, Decision Trees & meer
- Interactieve Streamlit webapplicatie
- Explainable AI waar nodig
- Model opslaan en deployen
- Schoon Python broncode
Ik heb end-to-end ML-toepassingen gebouwd zoals HeartGuard AI, een explainable cardiovasculaire classificatiesysteem dat XGBoost, SHAP uitleggen en een gedeployde Streamlit interface combineert.
Neem contact met me op voordat je bestelt zodat ik je dataset, voorspellingdoel en wensen kan bekijken en het juiste pakket kan aanbevelen.
Programmeertaal:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat heb je van mij nodig om te beginnen?
Geef alsjeblieft je dataset, voorspellingdoel, target variabele (indien bekend) en eventuele specifieke wensen door. Ik kan ze bekijken voordat je een bestelling plaatst.
Welke machine learning algoritmes kun je gebruiken?
Ik werk met algoritmes zoals Logistic Regression, Decision Trees, Random Forest, XGBoost en andere geschikte scikit-learn modellen. Het algoritme wordt gekozen op basis van je dataset en probleem, in plaats van één model voor elk project te gebruiken.
Kun je een webinterface voor mijn model bouwen?
Ja. Het Premium pakket kan een interactieve Streamlit applicatie bevatten waarin gebruikers inputs invoeren en modelvoorspellingen ontvangen.
Kun je een specifieke modelnauwkeurigheid garanderen?
Specifieke nauwkeurigheid kan niet worden gegarandeerd voordat de data is geanalyseerd. De prestaties hangen af van factoren zoals datakwaliteit, beschikbare features, targetdefinitie, steekproefgrootte en het onderliggende voorspellingprobleem.

