Ik bouw, train en implementeer machine learning modellen met Python
Ideeën omzetten in impact Professionele IT-oplossingen, Data-analyse
Over deze dienst
Wil je een machine learning model dat op de juiste manier is gebouwd, niet zomaar een notebook die "een beetje werkt"?
Ik ontwikkel productieklare ML-oplossingen met Python, PyTorch, TensorFlow en Scikit-learn, van data preprocessing tot een getraind, geëvalueerd en deploybaar model.
Wat je krijgt:
- Data preprocessing en feature engineering
- Modelkeuze, training en hyperparameter tuning
- Evaluatie met juiste metrics (accuracy, AUROC, F1, etc.)
- Schoon, gedocumenteerd en reproduceerbaar code
- Deployment-klaar model (API, script of notebook, jouw keuze)
Ervaring met: classificatie, regressie, tijdreeksen, anomaliedetectie en deep learning architecturen (CNNs, ResNet, etc.)
Stuur me je dataset of probleemomschrijving, en ik vertel je precies hoe ik het aanpak voordat je bestelt
Programmeertaal:
Python
•
MATLAB
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
keras
•
PyTorch
API's:
Microsoft Computer Vision AI
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
opencv
•
tensorflow
•
Excel
•
MLflow
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Weet je niet welk type model je nodig hebt? Kan ik je helpen beslissen?
Ja, stuur me een bericht met je probleem en een voorbeeld van je data—ik adviseer je over de juiste aanpak voordat je bestelt.
Lever je de code aan, of alleen het getrainde model?
Je krijgt volledige, gedocumenteerde Python-code plus het modelbestand (en een deployment-klare versie op Premium).
Wat als mijn dataset klein of rommelig is?
Ik verzorg preprocessing en cleaning als onderdeel van het proces. Kleine datasets kunnen de nauwkeurigheid beperken—ik ben eerlijk over wat realistisch haalbaar is.
Werk je met deep learning (CNNs, etc.) of alleen klassieke ML?
Beide. Klassieke ML (regressie, classificatie, bomen) zit in alle pakketten; deep learning architecturen zijn beschikbaar in het Premium pakket.
