Ik bouw machine learning modellen en data-analyse in python

De meeste ML-projecten mislukken voordat de modellering begint - de data ondersteunt de vraag niet die je stelt, en niemand controleert dat totdat het al weken duurt. Ik vertel je vroeg of dat jouw situatie is.

WAT JE KRIJGT

Een getraind model, de code die het heeft gemaakt, en eerlijke prestatiecijfers - gemeten op data die het model nog niet heeft gezien.

PROBLEMEN DIE IK AANPAK

Uitkomsten voorspellen (churn, conversie, risico, vraag). Classificatie. Clustering. Anomalie detectie. Aanbevelingen. Niet vermeld? Stuur me een bericht.

HOE IK WERK

Controleer of de data de vraag kan ondersteunen. Bouw eerst een baseline, want een model dat een eenvoudige benchmark niet kan verslaan, is het niet waard om te gebruiken. Verbeter met feature engineering en tuning. Rapporteer de prestaties eerlijk, inclusief wat het model fout doet.

STACK

Python, scikit-learn, PyTorch, Pandas. XGBoost, random forests, gradient boosting, regressie, clustering, neurale netwerken. R en SQL waar ze passen.

ACHTERGROND

AI/ML engineer die werkt aan productie ML-systemen. AWS Certified Machine Learning - Specialty. 5.0 uit 13 opdrachten.

Stuur me je dataset en wat je probeert te voorspellen. Ik vertel je of het haalbaar is voordat je bestelt.