Ich werde physik-informierte neuronale Netzwerke und sciml-Modelle erstellen

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Ich spreche Englisch, Suaheli, Lateinisch

41 Aufträge abgeschlossen

MLOPs ML GNNs PINNs RnDs

ML || MLOps || Data Engineering || Agentic AI || Knowledge Distillation || GNNs || Physics-Informed NNs || n8n Workflow Automation || RL PPO DPO MARL || Pytorch || Tensorflow || Rust || https://github...

Level 1

Hat bestimmte Leistungskriterien erfüllt und zeigt großes Potenzial auf dem Marktplatz.

Über diesen Service

Hast du Schwierigkeiten, physikalische Gesetze mit Deep Learning für deine Abschlussarbeit zu verbinden? Ich spezialisiere mich darauf, komplexe Differentialgleichungen (Navier-Stokes, Wärmeleitung, ODEs/PDEs) in robuste Trainingsarchitekturen umzusetzen.

Was ich liefere: Sauberen, ausführlich dokumentierten PyTorch/DeepXDE-Code, maßgeschneiderte Verlustfunktionen zur Durchsetzung von Rand- und Anfangsbedingungen, Verlustkonvergenzdiagramme und eine umfassende README, die die Architektur erklärt.


Expertise:

Bildverarbeitung

Feature-Lernen

Klassifizierung

Programmiersprache:

Python

R

SQL

Colab

MLflow

APIs:

Microsoft Computer Vision AI

Amazon Rekognition

Tools:

Jupyter-Notizbuch

opencv

tensorflow

MLflow

Colab

Frameworks:

scikit-learn

DeepPy

keras

PyTorch

Panda

tensorflow

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