Ik bouw machine learning modellen voor voorspelling en classificatie in python
Data Scientist Python Machine Learning Data Visualisatie Expert
Over deze dienst
Ik ben Abu Ubaida, een Data Scientist die machine learning modellen bouwt die echt werken. Ik gebruik Python om ruwe data om te zetten in modellen die voorspellen, classificeren en forecasten. Ik lever niet alleen een modelbestand en verdwijn, ik leg uit hoe het werkt, hoe nauwkeurig het is en waar je erop kunt vertrouwen. Of je nu verkoop wilt voorspellen, churn wilt detecteren of klanten wilt segmenteren, ik bouw het voor je.
WAT IK DOE
Ik schoon en bereid je data voor, engineer de juiste features, train en tune het beste algoritme voor jouw probleem, test het eerlijk en leg de resultaten uit in eenvoudige taal.
WAT JE KRIJGT
Data preprocessing & feature engineering
Getraind ML-model (regressie, classificatie of clustering)
Algoritme selectie & hyperparameter tuning
Eerlijke evaluatie: nauwkeurigheid, precisie, recall, F1, ROC
Helder rapport dat uitlegt hoe het model presteert
Goed commentaar Python code die je kunt hergebruiken
ALGORITMES: Lineaire/Logistische regressie, Random Forest, XGBoost, SVM, KNN, K-Means
GEREEDSCHAPPEN: Python, Scikit-learn, XGBoost, Pandas, NumPy
Stuur me een bericht met je probleem en dataset voordat je bestelt. Ik bevestig wat mogelijk is en stel het juiste pakket voor.
Andere Data science en ML diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Moet ik de dataset aanleveren?
Ja, deel je dataset (CSV, Excel of SQL). Als je er geen hebt, help ik je graag een geschikt publieke dataset te vinden, vermeld het in het Standard of Premium pakket.
Welke nauwkeurigheid kun je garanderen?
Nauwkeurigheid hangt volledig af van de kwaliteit van je data, niet van beloftes. Ik streef altijd naar het beste resultaat en rapporteer eerlijke metrics. Ik zal nooit cijfers opblazen om er goed uit te zien.
Krijg ik de source code en het getrainde model?
Ja. Je ontvangt schone, goed commentaar Python code plus het modelbestand, zodat je het zelf kunt herhalen, opnieuw trainen of implementeren wanneer je wilt.
