Ik doe LSTM time series forecasting en voorspellingen met python

Heb je sequentiële data en wil je voorspellen wat er hierna komt? Of het nu gaat om aandelenkoersen, energieverbruik, vitale functies van patiënten, verkoopvraag, weerspatronen of sensor readings, ik bouw LSTM- en deep learning-modellen die patronen uit jouw data halen en nauwkeurige voorspellingen doen.

Ik ben Muhammad Ali Ejaz, een Machine Learning Engineer met meer dan 6 jaar ervaring in Python. Ik werk in verschillende sectoren zoals financiën, gezondheidszorg, energie, detailhandel en onderzoek om productieklare forecasting pipelines te leveren.

Wat ik voor jou kan bouwen:

Time Series Forecasting voor aandelen, crypto, verkoop, energie, weer en sensor data Anomaly Detection in financiële, industriële en IoT-data Vraag- en voorraadvoorspellingen voor retail en supply chain Sentiment-gedreven voorspellingen door NLP-signalen te combineren met time series data Voorspellingen van patiëntuitkomsten en gezondheidszorgdata Classificatie en patroonherkenning in sequentiële data Model deployment via Flask API met duidelijke documentatie

Modellen en architecturen:

LSTM, Bidirectional LSTM, Stacked LSTM GRU, CNN-LSTM, CRNN Transformers en Attention Mechanisms ARIMA basismodellen en hybride modellen

Talen en libraries:

Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, PyTorch