Ich erstelle Maschinenlern-Apps und Modelle mit einer Streamlit- oder Web-Oberfläche

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Pakistan

Ich spreche Urdu, Paschtunische Sprache, Englisch, Hindi

Professioneller KI-Ingenieur

KI-Ingenieur | Generative KI | Maschinelles Lernen | Computer Vision | NLP | App-Entwicklung | KI-Projektmanagement. Ich entwickle intelligente, skalierbare und cloud-basierte KI-Systeme, die echte A...
Über diesen Service

Hallo!


Ich bin ein AI-Ingenieur, der leidenschaftlich daran arbeitet, deine Daten in intelligente, benutzerfreundliche Anwendungen umzuwandeln. Ob predictive Modeling, Bilderkennung, Objekterkennung, NLP-Chatbots oder generative KI – ich entwickle maßgeschneiderte ML-Modelle und verpacke sie in eine elegante, interaktive Streamlit- oder Web-App-Oberfläche für den praktischen Einsatz.


Was ich anbiete:

  • Maßgeschneiderte Machine Learning Modelle (Klassifikation, Regression, NLP oder CV)
  • Interaktive Streamlit-Dashboard oder Web-App-Integration
  • Datenvorverarbeitung, Bereinigung und Feature Engineering
  • Modeltraining, Feinabstimmung und Bewertung (PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn usw.)
  • MLOps-Deployment auf AWS, GCP oder Azure
  • Echtzeit-Visualisierung und Erkenntnisgewinnung
  • End-to-End-Projektlieferung mit klarer Dokumentation


Warum du mich wählen solltest:

  • Praktische Erfahrung in ML, DL, GenAI und KI-Systemen
  • Cloud-native Lösungen, optimiert für Skalierbarkeit und Leistung
  • 100% Zufriedenheitsgarantie und schnelle Lieferung
  • Effiziente Kommunikation mit Fokus auf Geschäftsauswirkungen


Lass uns deine AI-Idee in eine produktionsreife, visuell ansprechende App verwandeln, die Kunden und Nutzern gefallen wird.


Schreib mir vor der Bestellung, um deine Projektziele zu besprechen!

Expertise:

Bildverarbeitung

Klassifizierung

Clustering

Programmiersprache:

Python

SQL

Colab

MLflow

Amazon SageMaker

Frameworks:

scikit-learn

Google ML Kit

keras

PyTorch

Panda

APIs:

Microsoft Computer Vision AI

Amazon Rekognition

Tools:

Jupyter-Notizbuch

opencv

OpenNN

tensorflow

MLflow

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