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Vorschaubild des Machine-Learning-Klassifikators
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Case Study

Machine-Learning-Klassifikator

Ein Bildungs- und Forschungsprojekt mit Fokus auf Evaluation, Verständlichkeit und Fehleranalyse.

Kernwerte

Completed

Status

2 weeks

Dauer

Evaluation

Fokus

Zusammenfassung

Dieses Projekt zeigt den kompletten Ablauf eines Klassifikationsmodells, von der Datenvorbereitung bis zur Evaluation und Dokumentation.

PythonScikit-learnJupyter

Projektdetails ansehen

Highlights

  • Strukturierte und wiederholbare Evaluation
  • Fehleranalyse zum besseren Modellverständnis
  • Dokumentation für Lehr- und Lernzwecke

Herausforderung

In Bildungsprojekten soll ein Modell nicht nur funktionieren, sondern auch erklärbar sein. Die Hauptaufgabe war daher ein Workflow, der reproduzierbare und gut analysierbare Ergebnisse liefert.

Vorgehen

Ich habe einen transparenten Ablauf für Datenbereinigung, Training, Genauigkeitsmessung und Fehleranalyse verwendet, damit jede Entscheidung nachvollziehbar bleibt.

Ergebnis

Das Ergebnis ist ein gut präsentierbarer Machine-Learning-Workflow, der technische Kompetenz zeigt und sich zugleich einfach erklären lässt.

Tech Stack

PythonScikit-learnJupyterPandas

Nächste Schritte

Weitere Modelle vergleichen und benchmarken
Automatische Berichte für Metriken erzeugen
Eine browserfreundliche Demo-Version bauen
Machine-Learning-Klassifikator — Amirali Jabbari — Akademisches Portfolio | امیرعلی جباری