Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw ML-modellen, voorspellende analytics en tijdreeksvoorspellingen
Over deze dienst
Jouw data bevat patronen die de toekomst kunnen voorspellen, risico's kunnen detecteren en slimmere beslissingen kunnen sturen. Ik ontwikkel de modellen die deze patronen ontsluiten. Ik bouw niet zomaar modellen, ik bouw modellen die in de echte wereld werken, op echte rommelige data, en resultaten leveren waarop je kunt handelen.
WAT ik voor jou bouw:
Gecontroleerde ML-modellen voor classificatie,
regressie en ranking Voorspellende analytics voor klantverloop,
prijsvoorspellingen, risicoscores
Tijdreeksvoorspellingen voor verkoop,
aandelenkoersen, vraagplanning, sportstatistieken
MIJN TECH STACK:
- Talen: Python
- ML-bibliotheken: Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost
- Deep Learning: PyTorch, TensorFlow/Keras
- Data & visualisatie: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly
- Tijdreeks: ARIMA, Prophet, LSTM-netwerken
- Deployment-klaar: Pickle/joblib model export, REST API-klare outputs
WAT je ontvangt:
- Volledig getraind en geëvalueerd ML-model
- Schoon, goed commentaar Python-code (.ipynb of .py)
- Modelprestatie rapport (nauwkeurigheid, F1, RMSE, AUC afhankelijk van wat van toepassing is)
- Visualisaties: verwarringsmatrix, feature importance, forecast plots
- Duidelijke uitleg van de resultaten in eenvoudig Engels
- Modelbestand exportklaar voor deployment
Programmeertaal:
Python
•
R
Frameworks:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
PyTorch
•
Panda
API's:
Google Cloud Vision API
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
opencv
•
Stata
•
Colab
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welk dataformaat moet ik aanleveren?
CSV, Excel, JSON of SQL export — elk standaard tabelformaat werkt. Voor tijdreeksprojecten heb ik een dataset nodig met een datum/tijd-kolom en de target variabele. Deel gewoon wat je hebt en ik beoordeel het voordat ik begin.
Mijn dataset is klein / rommelig / onevenwichtig. Kan je nog steeds een model bouwen?
Ja. Data uit de echte wereld is bijna nooit perfect. Ik behandel ontbrekende waarden, outliers, klasse-imbalances (SMOTE, klasse-gewichten) en ruisende features als onderdeel van elk project. Een kleine, schone dataset kan vaak beter presteren dan een grote, rommelige met de juiste aanpak.
Wat voor soort tijdreeksvoorspellingen doe je?
Ik bouw voorspellingsmodellen voor verkoop, vraag, financiële prijzen, sportprestatie-statistieken en elke sequentiële data met tijdsafhankelijkheid. Ik gebruik klassieke methoden (ARIMA, Prophet) voor interpretatie en LSTM-netwerken voor complexe, lange-afstandspatronen.
Zal ik de code kunnen begrijpen en hergebruiken?
Absoluut. Elke notebook is gestructureerd, voorzien van commentaar en geschreven zodat iemand die niet de oorspronkelijke auteur is het kan lezen. Ik voeg markdown-uitleg toe en een samenvatting aan het einde.
Ik weet niet welk type ML-model ik nodig heb. Kan je adviseren?
Dat is heel normaal — en het is ook wat ik doe. Vertel me je data, je doel en de beslissing die je probeert te maken, en ik adviseer je de juiste aanpak. Geen jargon, gewoon duidelijke begeleiding.
