Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik train, test en optimaliseer machine learning modellen in python
Schoon, analyseer en visualiseer je data in één oplossing
Ik bied een complete ALL-IN-ONE data-oplossing om je data te schonen, analyseren, visualiseren en om te zetten in bruikbare inzichten. Ik verwerk ontbrekende waarden, dubbele gegevens, fouten, voer tr...
Over deze dienst
Ik voer volledige data-analyse uit en bouw machine learning modellen om je te helpen nauwkeurige, data-gedreven voorspellingen te maken met Python, Pandas en scikit-learn.
Van data schoonmaken, exploratieve data-analyse (EDA), en omgaan met ontbrekende waarden tot het trainen van ML-modellen en ze implementeren met Flask of FastAPI, ik bied end-to-end machine learning oplossingen op maat van jouw behoeften.
Wat je krijgt:
- Diepgaande data-analyse met visualisaties en samenvattende inzichten
- Detectie van outliers en behandeling van ontbrekende waarden
- ML-model training (regressie & classificatie)
- Geavanceerde modellen: XGBoost, Random Forest, SVM en meer
- Hyperparameter tuning en model evaluatie (cross-validation)
- API-implementatie met Flask of FastAPI (alleen Gold pakket)
- Finale opleveringen: Jupyter Notebook, getraind modelbestand (.pkl/.joblib), of gedetailleerd PDF-rapport
Technologie:
Excel
•
Google Sheets
•
Python
•
SQL
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Q: Met welk soort data kun je werken?
A: Ik kan werken met gestructureerde datasets zoals CSV, Excel, JSON of SQL databases. Of het nu gaat om sales, gezondheidszorg, marketing, financiën of andere domeinen — ik help je data schoonmaken, analyseren en modelleren.
Q: Welke machine learning modellen gebruik je?
A: Ik gebruik populaire ML-modellen zoals Linear Regression, Logistic Regression, Decision Trees, Random Forest, XGBoost, Support Vector Machines (SVM), KNN en meer — afhankelijk van je data en doelen.
Q: Welke tools en libraries gebruik je?
A: Ik gebruik vooral Python met libraries zoals Pandas, NumPy, matplotlib, seaborn, scikit-learn, XGBoost, en voor deployment: Flask of FastAPI.
Q: Leg je de resultaten aan mij uit?
A: Absoluut! Ik bied duidelijke visualisaties, samenvattende rapporten en uitleg van de modelresultaten zodat je begrijpt wat het model doet en wat de voorspellingen betekenen.
Q: Kan je het model als API deployen?
A: Ja, in het Gold pakket bied ik API-integratie met Flask of FastAPI zodat je model in applicaties of websites gebruikt kan worden.
Q: Ontvang ik de source code en modelbestanden?
A: Ja, ik lever het volledige Jupyter Notebook, het getrainde modelbestand (.pkl of .joblib), en eventuele extra bestanden zoals rapporten of visualisaties — afhankelijk van jouw gekozen pakket.
Q: Kan je omgaan met ontbrekende waarden en outliers?
A: Ja, ik identificeer en behandel ontbrekende data en outliers volgens best practices om je dataset schoon en klaar voor modellering te maken.
