Ik analyseer en bouw op maat gemaakte machine learning modellen voor jouw CSV- of Excel-dataset
Ingenieur machine learning
Over deze dienst
Heb je een op maat gemaakte Machine Learning-oplossing nodig voor je CSV, Excel of andere gestructureerde/tabelgegevens?
Ik bouw nauwkeurige, goed gedocumenteerde en reproduceerbare machine learning-modellen op basis van jouw data en doelen.
Services die ik kan bieden:
- Data preprocessing en schoonmaak
- Feature engineering en EDA
- Classificatie, regressie en clustering
- Hyperparameter tuning
- Cross-validatie
- Model evaluatie en optimalisatie
- Predictie pipeline maken
Algoritmes:
Lineaire en Logistieke regressie, Decision Trees, Random Forest, SVM, KNN, Naive Bayes, Gradient Boosting, AdaBoost, XGBoost, LightGBM en CatBoost.
Tools:
Python, Scikit-learn, Pandas, NumPy, Matplotlib en Jupyter Notebook.
Je ontvangt:
- Schoon broncode
- Getraind ML-model
- Prestatie rapport (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC-AUC)
- Confusiematrix
- Documentatie
- Deployment-klare API-integratie
Neem contact met me op voordat je een bestelling plaatst, zodat we je wensen kunnen bespreken en de beste oplossing kunnen kiezen.
Programmeertaal:
Python
•
Colab
•
Overige
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
tensorflow
Mijn portfolio
Andere Data science en ML diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Kun je werken met mijn eigen dataset?
Ja. Ik kan werken met CSV, Excel, SQL exports en andere gestructureerde datasets.
Welke algoritmes gebruik je?
Ik kies algoritmes op basis van jouw probleem en vergelijk meerdere modellen indien nodig om de best presterende oplossing te vinden.
Ontvang ik de broncode?
Ja. Elk pakket bevat schone, goed commentaar gevulde Python-code.
Kun je mijn bestaande model verbeteren?
Absoluut. Ik kan bestaande machine learning projecten optimaliseren, debuggen, finetunen of refactoren.

