Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw graf neural network modellen voor jouw data
Data Scientist, Python en IoT ontwikkelaar
👋 Mudasar Hussain | Data analist & ML ontwikkelaar | IoT ontwikkelaar & Data scientist | Arduino | ESP32 | Python | BS Data Science aan de University of Kotli AJK
Ik zet ruwe data om in echte zakelij...
Over deze dienst
Ik bouw productieklare Graph Neural Network (GNN) oplossingen die je grafgegevens omzetten in echte voorspellingen en bruikbare inzichten.
Wat ik bouw: Op maat gemaakte GNN-modellen GCN, GAT, GraphSAGE, GIN, node classificatie & linkvoorspelling, grafgebaseerde aanbevelingssystemen, knowledge graph modellering & aanvulling, netwerkanalyse & community detection, end-to-end PyTorch Geometric pipelines, schone gedocumenteerde & reproduceerbare code.
Stack: Python | PyTorch | PyTorch Geometric | TensorFlow | NetworkX | Scikit-learn | Docker
Waarom ik: BS Data Science GPA 3.59 | Universiteit van Kotli AJK, echte end-to-end ML-systemen van ruwe data tot implementatie, praktische ervaring met TensorFlow & Deep Learning, altijd schone productieklare code geleverd, meer dan 20 professionele certificeringen.
Wat je krijgt: Volledige broncode, model evaluatierapport, datavisualisaties, op tijd levering, gratis consultatie.
Stuur me een bericht voordat je bestelt!
Programmeertaal:
Python
•
R
•
MATLAB
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
•
Overige
API's:
Google Cloud Vision API
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
opencv
•
tensorflow
•
Colab
Mijn portfolio
Andere Data science en ML diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke graf dataformaten accepteer je?
CSV edge-lijsten, adjacency matrices, JSON of NetworkX grafobjecten. Ik verzorg alle preprocessing, dus je deelt alleen je ruwe data en ik regel de rest.
Welke GNN-architecturen kun je bouwen?
GCN, GAT, GraphSAGE en GIN, afhankelijk van je taak en datastructuur, met behulp van PyTorch Geometric.
Kun je een aanbevelingssysteem bouwen met GNN?
Ja. Ik ontwerp GNN-gebaseerde aanbevelingssystemen die zijn afgestemd op jouw grafgegevens en zakelijke doelen.
Ontvang ik de broncode?
Ja. Elke opdracht bevat schone, gecommentarieerde en volledig reproduceerbare Python-broncode die klaar is om te gebruiken.
Kun je het model als een API deployen?
Ja. Ik lever inference pipelines met FastAPI of Flask voor eenvoudige integratie in jouw applicatie.
Is dit geschikt voor academisch onderzoek?
Ja. Ik lever goed gedocumenteerde pipelines met evaluatierapporten, geschikt voor zowel onderzoek als productiegebruik.
Wat als mijn data nog niet in graf formaat is?
Geen probleem. Deel je ruwe data en ik zet het om in de juiste grafstructuur voordat ik de GNN-pipeline bouw.
Hoe begin ik?
Stuur me een bericht met je data en doel voordat je bestelt. Ik bevestig de haalbaarheid en adviseer meteen het juiste pakket.
