A predictive ML project focused on classification and model performance evaluation.

Doel
Uitdaging
Oplossing
Werkproces
Dataset prep and feature selection
Model experiments and validation
Metric reporting and summary
Hoogtepunten
Prepared datasets and feature sets for training.
Compared model performance with clear metrics.
Documented findings for reproducibility.
Eindresultaat
A structured evaluation with reproducible results and clear model comparisons.
Resultaten
Models
Compared
Multiple baselines tested.
Valkuilen & uitdagingen
Ik maakte de fout om te snel modellen te trainen zonder voldoende aandacht te besteden aan feature engineering. De eerste resultaten waren teleurstellend omdat de inputdata niet goed was voorbereid. Ik heb geleerd dat de meeste waarde niet zit in het model zelf, maar in de kwaliteit van de features die je het model geeft.
Wat ik hieruit geleerd heb
Ik heb een grondig begrip opgebouwd van de machine learning-pipeline: van data cleaning en feature engineering tot modeltraining en evaluatie. Ik heb ook geleerd hoe je modellen vergelijkt op een eerlijke en reproduceerbare manier, en hoe je bevindingen documenteert zodat anderen het werk kunnen begrijpen en verderzetten.
Persoonlijke groei
Dit project maakte me bewust van de grenzen van machine learning: een model is zo goed als de data waarop het getraind is. Dat relativerende inzicht maakt me kritischer over ML-toepassingen in de praktijk. Ik bekijk nu claims over AI-modellen veel meer met een analytische bril.
Project Info
Jaar
2024
Duur
7 weeks
Rol
ML Engineer
Tech Stack
Metrics
Models
4
Dataset
Structured
Verantwoordelijkheden
1 afbeeldingen

Coming soon