Ik bouw machine learning modellen en voorspellende analytics in python
Over deze dienst
Zet je data om in voorspellingsmodellen waarop je kunt sturen.
Ik ben een Data Scientist met meer dan 6 jaar ervaring in het bouwen en implementeren van ML-modellen in Python en SQL.
Wat ik bouw:
- Sales- en vraagvoorspelling
- Klantverloopvoorspelling
- Classificatie- en regressmodellen
- Lead scoring, risicobeoordeling en propensity-modellen
- NLP: tekstanalyse, sentimentanalyse, NER, samenvatting
Algoritmen: XGBoost, LightGBM, Random Forest, Logistic Regression, tijdreeksmodellen, PyTorch/TensorFlow indien nodig.
Elk project bevat:
- Data cleaning en verkennende analyse
- Feature engineering
- Modeltraining, afstelling en cross-validatie
- Duidelijke metrics (accuraatheid, F1, AUC, RMSE, MAPE) in heldere taal uitgelegd
- Belang van features zodat je weet wat de resultaten drijft
- Jupyter-notebook + schone Python-code
Hogere pakketten bevatten een FastAPI-voorspellings-API, Docker en MLflow tracking.
Heb je al een model? Ik kan het ook verbeteren, debuggen of implementeren.
Stuur me een voorbeeld van je data en je doel, en ik raadpleeg de beste aanpak.
Programmeertaal:
Python
•
SQL
•
MLflow
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
tensorflow
•
Excel
•
MLflow
•
Colab
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke dataformaten accepteer je?
CSV, Excel, SQL-database, JSON of Parquet. Ik kan ook verbinding maken met cloudopslag.
Kun je een bepaalde nauwkeurigheid garanderen?
Niet voordat ik de data gezien heb. Ik deel vroeg een baseline en leg uit wat realistisch is voor jouw probleem.
Begrijp ik de resultaten?
Ja. Bij elke levering hoort een platte-taal samenvatting van wat het model doet en wat zijn voorspellingen drijft.
Kun je het model deployen zodat mijn app het kan gebruiken?
Ja. Het Premium-pakket levert een kant-en-klare FastAPI-voorspellings-API met Docker.
