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Ich werde Computer Vision und Bildklassifikationsmodelle erstellen
KI- und ML-Ingenieur
Ich bin ein Machine Learning Engineer mit Erfahrung in der Entwicklung von Machine Learning-, Deep Learning-, Computer Vision- und Natural Language Processing (NLP)-Lösungen mit Python. Ich erstelle z...
Über diesen Service
Suchst du nach maßgeschneiderten Lösungen im Bereich Computer Vision oder Deep Learning, die in PyTorch entwickelt wurden?
Ich spezialisiere mich auf den Aufbau, das Feinabstimmen und die Bewertung produktionsreifer Vision-Modelle für reale Anwendungen.
Was ich für dich erstellen kann:
- Bildklassifikation & Medical AI: CNNs, MobileNetV2, ResNet, EfficientNet.
- Objekterkennung: Custom YOLO-Modelle, Echtzeit-Tracking und OpenCV-Integration.
- Model-Tuning & Optimierung: Umgang mit Klassenungleichgewicht, benutzerdefinierte Verlustfunktionen und Schwellenwertoptimierung (maximale Recall/Precision).
- Explainable AI (XAI): Spatial Grad-CAM Heatmaps zur visuellen Überprüfung der Modellvorhersagen.
- Benutzerdefinierte Inference-APIs: FastAPI-Mikrodienste zum Deployment deiner Modelle.
Was du bekommst:
- Gut dokumentiertes Google Colab-Notebook (.ipynb) oder modulare Python-Quellcodes (.py).
- Trainierte Modellgewichte (.pt / .pth) und Konfigurationsdateien.
- Vollständige Evaluationssuite: Seaborn-Konfusionsmatrizen, Klassifikationsberichte und Trainingskurven.
Bitte kontaktiere mich vor der Bestellung, um deine Dataset- und Modellanforderungen zu besprechen!
APIs:
Andere
Programmiersprache:
Python
•
Colab
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
opencv
•
tensorflow
•
Excel
•
Colab
•
PyTorch
Frameworks:
scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
Was muss ich vor der Bestellung angeben?
Bitte gib eine klare Zusammenfassung deiner Projektziele und Zugriff auf deinen Dataset (oder eine Beispielsubset) über Google Drive, Kaggle oder Zip. Falls du noch keinen Dataset hast, kontaktiere mich zuerst, und ich helfe dir beim Sourcen oder Strukturieren.
Werde ich den vollständigen Python-Code und die trainierten Modelldateien erhalten?
Ja! Jedes Paket enthält das vollständige, gut dokumentierte Google Colab-Notebook (.ipynb) oder saubere Python-Quellskripte (.py), zusammen mit den trainierten PyTorch-Gewichten (.pt oder .pth) und Konfigurationsdateien.
Kannst du kleine, stark unausgeglichene Datensätze bearbeiten?
Absolut. Ich nutze spezielle Techniken wie Klassengewichtung (pos_weight), Focal Loss, Analyse der Precision-Recall-Kurve und gezielte Entscheidungsschwellenoptimierung, um auch bei stark unausgeglichenen Daten eine starke Modellleistung zu gewährleisten.
Wie weiß ich, dass das Modell nicht nur eine "Black Box" ist, die Vorhersagen rät?
Ich liefere spatial Grad-CAM Heatmaps, die genau die Pixelregionen hervorheben, die die Entscheidungen des Modells antreiben, zusammen mit vollständigen Seaborn-Konfusionsmatrizen und Klassifikationsmetriken (Precision, Recall, F1-Score).
Kannst du das Modell als API für meine Web- oder Mobile-App bereitstellen?
Ja, im Rahmen des Premium-Pakets (oder als individuelle Ergänzung) kann ich einen leichten FastAPI-Mikrodienst erstellen, um Vorhersagen direkt an deine Anwendung oder dein Web-Backend zu liefern.
