Ich erstelle maßgeschneiderte Machine-Learning-, Deep-Learning- und KI-Modelle
Leitender Ingenieur
Über diesen Service
Suchst du nach einem zuverlässigen Machine Learning Engineer, um deine KI-Probleme zu lösen? Du bist hier genau richtig.
Mit über 3 Jahren Erfahrung spezialisiere ich mich auf den Bau von maßgeschneiderten, produktionsbereiten ML- und Deep-Learning-Modellen in Python, die genau auf deine Bedürfnisse zugeschnitten sind – keine Copy-Paste-Lösungen.
Was ich anbiete:
Computer Vision: Bildklassifikation, Objekterkennung, Segmentierung & Gesichtserkennung
Deep Learning: individuelle CNNs, LSTMs, GANs & Transfer Learning mit ResNet, EfficientNet & mehr
Predictive Modeling: Regression, Klassifikation, Zeitreihenprognosen & Anomalieerkennung
Tools, die ich verwende: Python | TensorFlow | PyTorch | Keras | Scikit-learn | OpenCV | Pandas | NumPy
Warum mit mir arbeiten? Sauberer, gut dokumentierter Code Transparente Kommunikation in jeder Phase Praxiserfahrung mit Computer Vision & NLP-Projekten Überarbeitungen bis du zufrieden bist
Egal ob du ein Startup, Forscher oder Unternehmen bist, das KI nutzen möchte – ich liefere eine schnelle, präzise und skalierbare Lösung.
Schreib mir vor der Bestellung, damit wir deine Daten und Ziele besprechen können!
Expertise:
Andere
Programmiersprache:
Python
•
Java
Frameworks:
scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
APIs:
Microsoft Computer Vision AI
•
Google Cloud Vision API
Tools:
tensorflow
•
MLflow
•
Andere
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FAQ
Automatische Übersetzung
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen (ML) ist das Studium von Computeralgorithmen, die sich durch Erfahrung automatisch verbessern. Es wird als Teilbereich der künstlichen Intelligenz angesehen. Algorithmen des maschinellen Lernens erstellen ein mathematisches Modell auf der Grundlage von Beispieldaten, den sogenannten „Trainingsdaten“, um Vorhersagen zu treffen.
Was ist Deep Learning?
Deep Learning (auch bekannt als Deep Structured Learning) ist Teil einer breiteren Familie von Methoden des maschinellen Lernens, die auf künstlichen neuronalen Netzen mit Repräsentationslernen basieren.

