Ik maak je dataset schoon en preprocess voor machine learning
Over deze dienst
Ik bouw en evalueer een machine learning model met Python voor jouw gestructureerde CSV- of Excel-dataset.
Deze dienst is geschikt voor classificatie- en regressietaken zoals voorspellingen, klantanalyse, churn-analyse en andere problemen met tabelgegevens.
Wat ik kan bieden:
- Data schoonmaken en preprocessing
- Feature codering, schaling en train/test splitsing
- Basismodellen en vergelijkingsmodellen
- Model evaluatie met geschikte metrics
- Visualisaties zoals confusion matrices en feature importance
- Netjes, reproduceerbare Jupyter Notebook broncode
- Korte documentatie die de workflow en resultaten uitlegt
Ik werk met Python, Pandas, NumPy en scikit-learn.
Stuur me gerust een bericht voordat je bestelt met je dataset, doelkolom, taaktype en verwachte output. De prestaties van het model hangen af van de kwaliteit en grootte van de dataset, dus een vaste nauwkeurigheid kan niet worden gegarandeerd.
Deze dienst is alleen voor kleine tot middelgrote tabelgegevens. Neem eerst contact met me op voor werk met afbeeldingen, video's, audio, grote datasets, deployment, API of academische beoordelingen.
Programmeertaal:
Python
•
R
•
Colab
•
Java
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
opencv
•
OpenNN
•
tensorflow
•
Excel
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
•
tensorflow
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Met welke soorten datasets werk je?
Ik werk vooral met gestructureerde tabelgegevens in CSV- of Excel-formaat. Neem eerst contact met me op voor werk met afbeeldingen, video's, audio, tekst of zeer grote datasets.
Welke informatie heb je nodig voordat je begint?
Geef het dataset, de doelkolom die je wilt voorspellen, een korte uitleg van het probleem en een voorbeeld van de output die je verwacht.
Welke machine learning taken kun je aan?
Ik ondersteun classificatie- en regressietaken, inclusief voorspellingen, binaire of multi-class classificatie, en basis modelvergelijkingen.
Zekerheid over een specifieke accuracy?
Nee. De prestaties van het model hangen af van de kwaliteit, grootte, klassenbalans, relevantie van features en de geschiktheid van de taak. Ik evalueer het model eerlijk met geschikte metrics.
Wat krijg ik na levering?
Afhankelijk van je pakket ontvang je de verwerkte dataset, Jupyter Notebook of Python broncode, getrainde modelresultaten, evaluatie-uitkomsten, visualisaties en een korte documentatie.
Maak je ook universitaire opdrachten of onderzoeksinzendingen?
Ik kan originele technische ondersteuning, code debugging, uitleg en ML-begeleiding bieden. Ik maak geen graded opdrachten, scripties of onderzoeksinzendingen namens een student.

