Ik bouw voorspellende analytics en tijdreeksvoorspellingsmodellen
Deep Learning medische beeldanalyse RAG LLM tijdreeksanalyse
Over deze dienst
Wil je nauwkeurige voorspellingen uit je tijdreeksgegevens, niet zomaar een basis ARIMA-notebook?
Ik ben een Deep Learning engineer die gespecialiseerd is in tijdreeksanalyse en voorspellende analytics. Ik heb voorspellings- en anomaliedetectiesystemen gebouwd voor financiële markten, retailvraag, energieverbruik, IoT-sensoren en industriële operatiemodellen die werken op echte rommelige data, niet alleen op schone speelgoeddatasets.
Wat ik maak:
- Financiële voorspellingen: aandelenkoersen, cryptotrends, portefeuillerisico en marktvolatiliteit
- Vraag & verkoop: retailvoorraad, supply chain en seizoensgebonden trends
- Detectie van anomalieën: sensorfouten, fraudesignalen en operationele kwaliteitscontrole
- Voorspellend onderhoud: voorspelling van apparatuurstoringen en degradatiemodellen
- Energie & weer: verbruik voorspellingen en load-modellering
- Realtime analytics: streaming pipelines en live voorspellingssystemen
Modellen die ik gebruik:
- Classiek: ARIMA, SARIMA, Exponentiële Afvlakking, Prophet
- Deep Learning: LSTM, GRU, Transformers
- Ensemble: XGBoost, LightGBM en hybride benaderingen
Stuur me een bericht met je dataset en doel, ik vertel je precies welk model past en welke nauwkeurigheid je kunt verwachten.
Programmeertaal:
Python
•
R
Frameworks:
Scikit-learn
•
SimpleCV
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
API's:
Microsoft Computer Vision AI
•
Google Cloud Vision API
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
opencv
•
tensorflow
•
Stata
•
Colab
Mijn portfolio
Andere Data science en ML diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke gegevensformaten worden geaccepteerd?
CSV, Excel, JSON of elk gestructureerd tabelvormig formaat. Als je data in een ander formaat is, stuur me dan gerust een bericht en we regelen het.
Mijn dataset bevat ontbrekende waarden en outliers — kun je dat aanpakken?
Ja. Rommelige echte wereld data is de norm. Ik behandel ontbrekende waarden, outlier-aanpak, smoothing en normalisatie als onderdeel van elk project.
Welke voorspellingsmodel gebruik je voor mijn data?
Het hangt af van je data — seizoensinvloeden, trend, lengte en frequentie. Ik test altijd meerdere benaderingen en kies degene die de beste gevalideerde prestaties levert op jouw specifieke dataset.
Wat als ik slechts een kleine dataset heb?
Kleine datasets zijn haalbaar. Transfer learning, feature engineering en klassieke statistische modellen presteren vaak beter dan deep learning bij beperkte data. Ik adviseer altijd de meest geschikte methode eerlijk.
Kun je een realtime of live voorspellingssysteem bouwen?
Ja — dit is inbegrepen in het Premium pakket. Ik kan een deployment-klaar pipeline bouwen die live input ontvangt en voorspellingen in realtime geeft.
Ik weet niet zeker welk pakket bij mijn project past. Wat moet ik doen?
Stuur me gerust een bericht voordat je bestelt. Vertel me je datatypes, grootte en wat je probeert te voorspellen — ik adviseer je over het juiste pakket en geef je een duidelijke scope voordat je iets aanschaft.

