Ik bouw bayesiaanse modellen voor forecasting, optimalisatie en besluitvorming
Machine Learning engineer die zich specialiseert in data-analyse en anomaly detection
Over deze dienst
Wil je de uitkomsten van je beslissingen met vertrouwen voorspellen?
Ik bouw Bayesian modellen speciaal voor forecasting en optimalisatie, die vertrouwen/ onzekerheid kwantificeren, zodat je betere beslissingen kunt nemen wanneer data beperkt, ruisachtig of kostbaar is om te verzamelen.
Diensten:
- Bayesiaanse regressie en forecasting
- Marketing Mix Modeling (MMM)
- A/B-testen en experimentanalyse
- Bayesiaanse optimalisatie voor modelafstemming
- Op maat gemaakte probabilistische modellen in Python
- Modeldiagnostiek en onzekerheidsanalyse
Dit is voor projecten, bedrijfsvoorspellingen, marketinganalyses en besluitvormingssystemen.
We leveren je:
- Schoon Python-code (PyMC)
- Diagnostische en prestatietabellen
- Resultaatinterpretatie in eenvoudige taal
- Documentatie van aannames en bevindingen
Of je nu marketinguitgaven optimaliseert, experimenten evalueert of uitkomsten voorspelt, ik help je een model te bouwen dat zowel de voorspelling als het vertrouwen erachter uitlegt.
Programmeertaal:
Python
•
SQL
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
•
Overige
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
tensorflow
•
Excel
•
Colab
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Waarom kiezen voor bayesiaanse modellering?
Bayesiaanse modellen geven zowel voorspellingen als vertrouwen schattingen, waardoor ze nuttig zijn wanneer onzekerheid belangrijk is.
Kun je Marketing Mix Models bouwen?
Ja. Ik kan MMM-oplossingen bouwen voor kanaaltoewijzing, budgetverdeling en marketingprestatieanalyse.
Welke hulpmiddelen gebruik je?
PyMC, ArviZ, Pandas, NumPy, scikit-learn en gerelateerde Python-bibliotheken.
Ontvang ik de broncode?
Ja. Alle opleveringen bevatten gedocumenteerde Python-code en ondersteunende outputs
