Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw voorspellende machine learning modellen voor classificatie en regressie
Data-analist en MEAL-specialist
Professioneel data-analist en MEAL-consultant met meer dan 4 jaar ervaring in het ondersteunen van NGO's, EU- en door de VN gefinancierde projecten in humanitaire en ontwikkelingssectoren, en een bewe...
Over deze dienst
Hulp nodig bij het bouwen van een machine learning model voor classification of regressie? Ik bouw, train, evalueer en optimaliseer een machine learning oplossing met Python en industry-standard tools zoals Scikit-learn, TensorFlow en PyTorch.
Wat ik kan helpen:
Classification en regressie modellen
Data preprocessing en feature engineering
Omgaan met ontbrekende waarden en categorische encoding
Feature scaling en train/test splitsing
Modelselectie en vergelijking
Cross-validatie en hyperparameter tuning
Modeltesten en prestatie-evaluatie
Duidelijke visualisaties en interpretatie
Classification: Logistic Regression, Decision Trees, Random Forest, SVM, KNN en neural networks.
Regression: Linear Regression, Ridge, Lasso, Decision Tree, Random Forest, SVR en neural networks.
Evaluatie: Nauwkeurigheid, precisie, recall, F1-score, ROC-AUC, confusion matrix, MAE, MSE, RMSE en R².
Tools: Python, Scikit-learn, TensorFlow/Keras, PyTorch, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn en Jupyter Notebook.
Je ontvangt schone, gedocumenteerde source code, preprocessing workflows, getrainde modellen, evaluatieresultaten en uitleg.
Neem voor bestellen contact met mij op met je dataset en projectvereisten
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke soorten machine learning problemen kan je oplossen?
Ik werk vooral met supervised machine learning problemen die classification en regressie omvatten
Kun je werken met mijn eigen dataset?
Ja. Je kunt een CSV-, Excel-bestand of een ander geschikt dataset aanleveren.
Kun je mijn data preprocessen?
Ja. Afhankelijk van je dataset kan preprocessing onder meer het omgaan met ontbrekende waarden, categorische encoding, scaling, feature engineering en voorbereiding van training en testing data omvatten.
