Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw machine learning modellen voor voorspelling classificatie en regressie
Software Engineer, Python Automatisering, Webontwikkeling en Debugging
Ik ben een Python-gebaseerde AI Engineer & Data Scientist die zich specialiseert in Machine Learning, Deep Learning en Computer Vision. Ik bouw end-to-end pipelines met behulp van PyTorch, TensorFlow ...
Over deze dienst
Ik ben een Python Data Scientist en ML Engineer die gespecialiseerd is in voorspellende modellen, classificatiesystemen en end-to-end ML pipelines. Ik bouw nauwkeurige, goed gevalideerde modellen met schone, gedocumenteerde code, klaar voor analyse of productiegebruik.
MIJN KERN DIENSTEN
- Voorspellende modellering: Classificatie, Regressie en Tijdreeksvoorspelling met XGBoost, LightGBM, Random Forest en Scikit-learn
- Data voorbereiding: Schoonmaken, EDA, Feature Engineering en Visualisatie
- Model evaluatie: Hyperparameter tuning, confusion matrix, ROC-AUC, cross-validatie
- Deep learning: Neurale netwerken met PyTorch, TensorFlow en Keras
TECH STACK
Python, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Pandas, NumPy, PyTorch, TensorFlow, OpenCV
WAAROM MET MIJ WERKEN
Schoon, modulair Jupyter Notebook (.ipynb) met duidelijke commentaar.
Betrouwbare modellen met juiste validatie en geen datalekken.
Snelle oplevering en nazorgconsultatie.
Heldere, responsieve communicatie gedurende het hele project.
_clre0j.jpg)
Programmeertaal:
Python
•
R
•
MATLAB
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Tools:
tensorflow
•
MLflow
•
Colab
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat krijg ik na afronding van het project?
Een schoon, goed commentaar Jupyter Notebook (.ipynb), het getrainde modelbestand (.pkl, .joblib, of .h5), en een prestatie-evaluatierapport met relevante metrics en visualisaties.
Heb je een schoongemaakt dataset nodig, of kun je werken met ruwe data?
Ik kan werken met ruwe, rommelige of incomplete datasets. Dit omvat het omgaan met ontbrekende waarden, coderen van categorische variabelen, feature scaling en outlier detectie voordat ik begin met modelleren.
Welke algoritmes en libraries gebruik je?
Afhankelijk van jouw probleem gebruik ik Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Random Forest, SVM of deep learning frameworks zoals PyTorch en TensorFlow voor complexere taken.
Kun je ook Computer Vision of Deep Learning modellen bouwen?
Ja. Ik bouw CNN-gebaseerde beeldclassifiers en YOLOv8 objectdetectiemodellen, naast voorspellende/tabulaire ML-modellen.
In welk formaat moet ik mijn data sturen?
CSV, Excel, JSON of SQL exports werken allemaal. Als je data gescraped moet worden of ergens anders opgeslagen is, bespreken we dat eerst zodat ik de scope van het werk goed kan inschatten.
Kun je het model deployen (API, web app, etc.)?
Ja, dit is inbegrepen in het Premium pakket — ik kan het model in een Flask/FastAPI endpoint of een eenvoudige Streamlit demo app plaatsen.
Wat als mijn dataset heel groot is of de scope van het project verandert?
Stuur me de details vooraf (of via een custom offer) zodat ik een nauwkeurige planning en prijs kan geven — grote datasets of extra eisen kunnen een aangepaste offerte vereisen.
