Ik maak op maat gemaakte ml-modellen en voorspellende analytics in python
Ingenieur machine learning
Over deze dienst
Heb je moeite om je ruwe data om te zetten in betrouwbare voorspellingen? De meeste bedrijven zitten op goudmijnen aan data maar missen de ML-kennis om het te gebruiken. Ik bouw productieklaar machine learning modellen die echt werken, niet alleen notebooks die er goed uitzien in demo's.
WAT IK VOOR JOU BOUW
Classificatiesystemen Fraudedetectie, risicoscore
Regressiemodellen Prijsvoorspelling, omzetprognoses
End-to-End ML-pijplijnen Voorbewerking, training, evaluatie
Modeloptimalisatie Afstemming, cross-validatie, nauwkeurigheidsverbeteringen
WAAROM KIEZEN VOOR MIJ
Afgestudeerd aan FAST-NUCES met een CS-diploma
Momenteel werkzaam als AI/ML-engineer (geen alleen freelance)
Productiesystemen gebouwd: AWS tracking, RAG-pijplijnen, BERT-classifiers
Full stack: Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Pandas, NumPy
Schoon, gecommentarieerde Python-code, geen spaghetti scripts
Ik leg elke modelbeslissing uit in eenvoudig Engels
Getraind, getest ML-model (klaar voor gebruik of deployment)
Volledige Python-broncode (schoon + gecommentarieerd)
Prestatieverslag (nauwkeurigheid, precisie, recall, F1)
Uitleg van de modellogica
Aanbevelingen voor de volgende stappen
Stuur me eerst een bericht met een beschrijving van je data en doel. Ik bevestig of het past voordat je bestelt.
Programmeertaal:
Python
•
R
•
SQL
•
NoSQL
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
API's:
Amazon Rekognition
•
Google Cloud Vision API
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
opencv
•
tensorflow
•
Colab
Andere Data science en ML diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Met welke taken kan NLP helpen?
NLP kan helpen bij taken zoals tekstclassificatie, sentimentanalyse, entiteitherkenning, taalvertaling, tekstsamenvatting, chatbotontwikkeling en het extraheren van keywords of onderwerpen uit tekst.
Hoe kan NLP mijn bedrijf ten goede komen?
NLP kan processen stroomlijnen zoals klantenservice via chatbots, klantgevoelens monitoren via feedbackanalyse, rapportages automatiseren of grote hoeveelheden tekstgegevens analyseren om bruikbare inzichten te verkrijgen.
Kan NLP werken met meerdere talen?
Ja, NLP-modellen kunnen worden getraind of verfijnd om met meerdere talen te werken. Voorgetrainde meertalige modellen zoals BERT, XLM-R of Google Translate API's kunnen helpen bij het analyseren of vertalen van tekst in verschillende talen.
Welke tools en libraries gebruik je voor NLP-projecten?
Ik gebruik krachtige libraries zoals NLTK, SpaCy, Hugging Face Transformers en TensorFlow of PyTorch voor het bouwen en inzetten van NLP-modellen. Daarnaast kan ik werken met API's zoals OpenAI's GPT voor geavanceerde conversatietaken.
Welke data is nodig voor een NLP-project?
Tekstgegevens zoals klantrecensies, e-mails, social media posts of transcripties worden meestal gebruikt in NLP-projecten. Afhankelijk van de taak kan ook gelabelde data (bijvoorbeeld sentiment tags) nodig zijn voor het trainen van modellen.

