Door categorieën bladeren
Nederlands
$
USD
Maak verbinding met je AI
Ik bouw en optimaliseer machine learning-regressiemodellen in Python
AI- en Machine Learning Engineer
Hoi! Ik ben Prathamesh, een AI- en Machine Learning Engineer die gespecialiseerd is in Python, Generatieve AI en Deep Learning.
Ik bouw slimme oplossingen, waaronder AI-chatbots, RAG-toepassingen, AI...
Over deze dienst
Ben je op zoek naar een betrouwbare Machine Learning-regressiemodel?
Met 2 jaar ervaring in AI, machine learning en voorspellende analyse help ik ruwe data te vertalen naar waardevolle inzichten met Python.
WAT IK GA DOEN:
Data laden en begrijpen
Data opschonen en voorbewerken
Omgaan met ontbrekende waarden en outliers
Feature engineering en selectie
Trainen en vergelijken van 7 tot 8 regressiemodellen
Modellen evalueren met R², MAE, RMSE en MAPE
Hyperparameter-tuning met GridSearchCV of RandomizedSearchCV
Kies en lever het best presterende model
ALGORITMEN: Linear Regression, Ridge, Lasso, Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost en CatBoost.
TECHNOLOGIEËN: Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Jupyter Notebook en Google Colab.
WAT JE KRIJGT:
Schoon en overzichtelijk Python-code
Trained model en vergelijking van prestaties
Model-evaluatie en optimalisatie
Professionele oplevering van het project
Ik bied end-to-end regressieoplossingen voor Machine Learning voor zakelijke, academische en voorspellende analyseprojecten.
Neem voor het bestellen contact met mij op om jouw dataset en vereisten te bespreken!
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Moet ik mijn eigen dataset aanleveren?
Ja, lever alsjeblieft je dataset aan in CSV, Excel of een ander ondersteund formaat. Als je geen dataset hebt, neem eerst contact op om je projectvereisten en mogelijke opties te bespreken.
Welke regressie-algoritmen zul je gebruiken?
Ik kan 7–8 regressie-algoritmen trainen en vergelijken, waaronder Linear Regression, Random Forest, Decision Tree, XGBoost, CatBoost en Gradient Boosting. De selectie hangt af van jouw dataset en projectvereisten.
Bied je hyperparameter tuning aan?
Ja! Ik gebruik GridSearchCV of RandomizedSearchCV om het best presterende regressiemodel te optimaliseren en de prestaties te verbeteren aan de hand van geschikte evaluatiestatistieken.
Wat krijg ik na afronding van het project?
Je ontvangt de Python-broncode, Jupyter Notebook, modelvergelijkingsresultaten, evaluatiestatistieken en het getrainde modelbestand. Extra leveringen kunnen voorafgaand aan de bestelling besproken worden.
