Ich entwickle Reinforcement-Learning-Modelle für Robotikspiele und Automatisierung in Python

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KI- und ML-Ingenieur, YOLO- und Computer-Vision-Experte, veröffentlichter Forscher

AI/ML-Ingenieur, veröffentlichter Forscher (Sensors, MDPI), Kaggle-Experte, Roboflow-Experte. Entwickelte YOLO-OcuLite, in der Fachzeitschrift Nature Comms Medicine, CMPB in Prüfung. Computer Vision: ...
Über diesen Service

Ich entwickle stabile, optimierte und einsatzbereite Verstärkungslern-Agenten für Robotik, Automatisierung, Spiel-KI und Simulationsaufgaben.


Ich bin Abdullah, ein veröffentlichter KI-Forscher (Sensors, MDPI), Kaggle-Experte. Ich implementiere PPO, DQN, SAC, TD3 mit Stable Baselines3 und RLlib – nicht nur Tutorials, sondern echte einsatzfähige Systeme.


Services

  • Maßgeschneiderte RL-Agenten-Entwicklung PPO, DQN, SAC, TD3, A3C
  • Robotik-Simulationen PyBullet, MuJoCo, Gazebo, Isaac Gym
  • Belohnungsformung und individuelles Umgebungsdesign
  • Multi-Agenten-RL-Systeme
  • Cloud- und Edge-Deployment via FastAPI oder Flask


Du erhältst

  • Ein trainierten RL-Agenten mit vollständiger Trainingspipeline
  • Belohnungskurve und Leistungsbericht
  • Sauberen, dokumentierten Python-Code
  • Einsatzbereites Modell


Sende vor der Bestellung deine Umgebungsdetails und dein Ziel.


"Die meisten RL-Agenten scheitern in der echten Welt. Meine sind dafür gebaut."

Expertise:

Bildverarbeitung

•

Klassifizierung

•

Clustering

Programmiersprache:

Python

•

MATLAB

•

SQL

•

Colab

•

Amazon SageMaker

APIs:

Microsoft Computer Vision AI

•

Amazon Rekognition

Tools:

Jupyter-Notizbuch

•

opencv

•

tensorflow

•

Amazon SageMaker

•

CVAT

Frameworks:

scikit-learn

•

DeepPy

•

Google ML Kit

•

keras

•

PyTorch

Mein Portfolio

Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML