Intelligente Systeme Bauen, die Lernen und Sich Anpassen
Experten Machine Learning Berater in Genf, spezialisiert auf den Aufbau produktionsreifer ML-Systeme. Von prädiktiven Modellen bis zu Empfehlungs-Engines helfe ich Unternehmen, Machine Learning für Wettbewerbsvorteile zu nutzen. 8+ Jahre Erfahrung bei der Bereitstellung von ML-Lösungen, die messbaren Geschäftswert liefern.
Produktionsreife ML-Systeme, die 30K+ Benutzer bedienen
Expertise in scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
End-to-End ML-Pipeline-Entwicklung und -Bereitstellung
MLOps Best Practices für zuverlässige, skalierbare Systeme
Fokus auf Geschäfts-ROI, nicht nur Modellgenauigkeit
Erfahrung über mehrere ML-Domänen (NLP, CV, Empfehlungen)
Cloud-native Bereitstellungen auf AWS, Azure, GCP
Modellüberwachung und kontinuierliche Verbesserung
Genf-basiert mit globaler ML-Projekterfahrung
Modelle erstellen zur Prognose von Kundenverhalten, Verkäufen, Nachfrage, Abwanderung und anderen Geschäftsergebnissen. Fortgeschrittene ML-Algorithmen für genaue Vorhersagen.
Personalisierte Empfehlungs-Engines für Produkte, Inhalte oder Dienstleistungen erstellen. Kollaborative Filterung, inhaltsbasierte und hybride Ansätze.
Modelle für Kundensegmentierung, Betrugserkennung, Qualitätskontrolle und Klassifizierungsaufgaben entwickeln. Support Vector Machines, Random Forests und Deep Learning.
NLP-Lösungen für Sentiment-Analyse, Textklassifizierung, Named Entity Recognition, Dokumentenverarbeitung und Sprachverständnis erstellen.
Bilderkennung, Objekterkennung, visuelle Suche und Qualitätsinspektionssysteme implementieren. CNNs, YOLO und moderne Vision-Transformer.
ML-Modelle in der Produktion mit ordnungsgemäßer Überwachung, Versionierung, A/B-Tests und kontinuierlicher Bereitstellung einsetzen. Docker, Kubernetes, Cloud-Plattformen.
Machine Learning ist eine Teilmenge der KI, die sich auf Systeme konzentriert, die aus Daten lernen. Während KI ein breites Konzept von Maschinen ist, die intelligente Aufgaben ausführen, verwendet ML speziell Algorithmen, die sich durch Erfahrung verbessern.
Es hängt von der Problemkomplexität ab. Einfache Modelle könnten mit Hunderten von Beispielen funktionieren, während Deep Learning typischerweise Tausende benötigt. Techniken wie Transfer Learning und Data Augmentation können jedoch mit kleineren Datensätzen arbeiten.
Ich implementiere Bias-Erkennungs- und Minderungsstrategien einschließlich vielfältiger Trainingsdaten, Fairness-Metriken, regelmäßiger Audits und Techniken wie Reweighting und Adversarial Debiasing.
Ich folge einem strukturierten Ansatz: 1) Problemdefinition und Datenbewertung, 2) Explorative Datenanalyse, 3) Feature Engineering, 4) Modellentwicklung und -validierung, 5) Bereitstellung und Überwachung, 6) Iteration basierend auf realer Leistung.
Einfache Modelle können in 1-2 Wochen prototypisiert werden. Produktionsreife Systeme dauern typischerweise 2-4 Monate einschließlich Datenvorbereitung, Modellentwicklung, Tests und Bereitstellung.
Ja! Modellinterpretierbarkeit ist entscheidend. Ich verwende Techniken wie SHAP-Werte, Feature-Importance-Analyse, LIME und Visualisierungstools, um Modellvorhersagen zu erklären.