Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw geospatiale AI- en machine learning-modellen voor ruimtelijke voorspelling
GIS, Remote Sensing en GeoAI specialist, PhD-onderzoeker
GIS, Remote Sensing en Disaster Risk professional met meer dan 5 jaar ervaring in ruimtelijke analyse, multi-hazard beoordeling en besluitvorming. Op dit moment doe ik een PhD in GIS en Remote Sensing...
Over deze dienst
Zet jouw GIS-, satelliet-, milieu- of tabelgegevens om in gevalideerde voorspellingen en duidelijke kaarten. Ik ontwerp een reproduceerbare GeoAI- en machine learning-workflow die is afgestemd op jouw onderzoeks- of operationele probleem.
Ik kan ondersteuning bieden bij ruimtelijke classificatie en regressie, kwetsbaarheids- en risicokaart, gewas- of landbedekkingsclassificatie, milieur voorspelling, risico- en variabele-belangrijkheidsanalyse.
Jouw project kan onder meer bevatten:
Data schoonmaken, preprocessing en kenbaarheids-engineering
Train/test-splitsing en cross-validatie
Modelvergelijking, afstemming en evaluatie
Nauwkeurigheid, F1, ROC-AUC, RMSE, MAE of R² waar nodig
Confusion matrix, diagnostiek en kenbaarheidsanalyse
Voorspellingsrasters en publicatieklare kaarten of grafieken
Georganiseerde Python-notebook en beknopte methoden/resultaten-notities
De tools kunnen Python, Jupyter of Colab, scikit-learn, Pandas, GeoPandas, Rasterio, ArcGIS, QGIS en Google Earth Engine omvatten wanneer dit geschikt is.
Modelprestaties hangen af van de kwaliteit en geschiktheid van de aangeleverde data. Ik rapporteer de resultaten eerlijk en beloof geen vooraf bepaalde nauwkeurigheid. Neem contact op voordat je bestelt zodat ik jouw doelstelling, data en verwachte outputs kan beoordelen.
Programmeertaal:
Python
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
Panda
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
Excel
•
Colab
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke soorten GeoAI-projecten kun je ondersteunen?
Ik kan ondersteuning bieden bij ruimtelijke classificatie en regressie, kwetsbaarheids- of risicokaart, gewas- en landbedekkingsclassificatie, milieur voorspelling, hazardanalyse en kenbaarheidsbepaling.
Welke machine-learning-modellen gebruik je?
Het model moet aansluiten bij de doeltaalvariabele, steekproefgrootte, kenmerkstructuur en validatienoden. Ik raad geschikte classificatie-, regressie- of ensemble-benaderingen aan na het beoordelen van de data.
Garandeer je een specifiek nauwkeurigheidspercentage?
Nee. Nauwkeurigheid hangt af van data-kwaliteit, sampling, klassebalans en het onderliggende probleem. Ik gebruik passende validatiemetrieken, leg beperkingen uit en rapporteer de resultaten transparant.
Ontvang ik de code en methodologie?
Ja. Standaard en Premium bevatten een georganiseerde reproduceerbare notebook en methodologielijsten. Premium bevat ook een completer resultatenrapport en GIS-klaar exports.
Kun je academisch onderzoek ondersteunen?
Ja. Ik kan reproduceerbare analyses, methodologie-ondersteuning, figuren, kaarten en interpretatie leveren. Ik fabriceer geen data of resultaten, garandeer geen publicatie, of voltooi verboden academisch werk.
