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Ich erstelle eigene Bildklassifizierungs-, Cluster- und Deep-Learning-Modelle in Python
Ideen in eine AI-Lösung verwandeln!
Ideen in einsatzbereite AI-Lösungen verwandeln
Ich unterstütze Startups, Unternehmen und Forscher dabei, intelligente AI-Lösungen mit Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision und Agentic AI z...
Über diesen Service
Suchst du ein maßgeschneidertes Machine Learning- oder Deep Learning-Modell in Python?
Ich erstelle produktionsreife Bildklassifizierungs- und Deep Learning-Modelle mit modernsten Architekturen wie CNNs, ResNet, EfficientNet, Vision Transformers (ViT) und Transfer Learning, die sowohl für Forschungsergebnisse als auch für den Einsatz in der realen Welt geeignet sind.
Was ich liefere:
- Bildklassifikation mit aktuellen Architekturen (ResNet, EfficientNet, ViT, Swin Transformer)
- Maßgeschneiderte Deep Learning-Trainings auf deinem Datensatz, inklusive Feinabstimmung vortrainierter Modelle
- Bildsegmentierung mit U-Net und DeepLabV3+
- Datenvorverarbeitung, Augmentation, Feature Engineering und EDA
- Komplette Bewertung: Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score, Verwirrungsmatrix, ROC-AUC
Warum mit mir arbeiten:
- Guter Überblick über aktuelle SOTA-Architekturen, nicht nur alte CNNs
- Entwickelt für Forscher, die reproduzierbare, gut dokumentierte Experimente brauchen
- Sauberer, optimierter PyTorch/TensorFlow-Code mit klaren Evaluationsberichten
- Rundum-Unterstützung: Dataset-Analyse, Training, Feinabstimmung, finales Modell
- Zuverlässige, skalierbare Lösungen für Forschungsarbeiten, Startups oder Business-AI-Produkte
Sende mir vor der Bestellung eine Nachricht mit deinem Datensatz und Anwendungsfall, und ich empfehle dir die beste Architektur und Herangehensweise für dein Ziel.
Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Art von Bildklassifikationsmodellen kannst du erstellen?
Ich erstelle Modelle mit CNNs, ResNet, EfficientNet und Vision Transformers (ViT), von einfachen binären Klassifikatoren bis hin zu komplexen Multi-Class-Systemen, je nach deinen Anforderungen an Genauigkeit und Geschwindigkeit.
Muss ich meinen eigenen Datensatz bereitstellen?
Idealerweise ja, für die besten Ergebnisse bei deinem speziellen Anwendungsfall. Wenn du keinen hast, kann ich dir helfen, einen passenden Datensatz zu finden, zu generieren oder zu erweitern. Schreib mir, um das zu besprechen.
Kannst du ein Deep-Learning-Modell auf meinem eigenen Datensatz trainieren?
Ja, das ist mein Kerndienst. Ich kümmere mich um Vorverarbeitung, Augmentierung, Training und Feinabstimmung auf vortrainierten Architekturen, um sie an deine Daten anzupassen.
Welche Frameworks nutzt du für die Entwicklung von KI-Modellen?
Vor allem PyTorch und TensorFlow, zusammen mit scikit-learn für klassische ML-Aufgaben und Evaluation.
Welche Bewertungsmetriken stellst du bereit?
Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score, Verwirrungsmatrix und ROC-AUC mit einem klaren Bericht, der erklärt, was die Zahlen für deinen Anwendungsfall bedeuten.
Kannst du ein bestehendes Machine-Learning- oder Deep-Learning-Modell verbessern?
Ja. Ich kann dein aktuelles Modell überprüfen, Engpässe in Architektur, Daten oder Trainingsstrategie identifizieren und es für eine bessere Leistung optimieren.
Bekomme ich den vollständigen Quellcode?
Ja, vollständig dokumentiert und strukturiert, damit du oder dein Team es warten und erweitern könnt.
Kannst du auch Bildsegmentierungsmodelle erstellen?
Ja, mit U-Net, DeepLabV3+ und ähnlichen Architekturen für Pixel-Level-Klassifikationsaufgaben.
Kannst du ein Forschungspapier reproduzieren oder ein spezielles KI-Modell implementieren?
Ja, ich kann Modelle aus Forschungsarbeiten implementieren und an deine Datensätze und Anforderungen anpassen.
Kannst du das trainierte Modell als API bereitstellen?
Ja, ich kann Unterstützung bei der Deployment mit FastAPI und Docker anbieten, um dein trainiertes Machine-Learning-Modell in Anwendungen oder Produktionssysteme zu integrieren.
