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Ich werde individuelle Deep-Learning-Modelle und agentische KI-Systeme in Python erstellen
Ich bin ein Data Scientist mit ausgeprägter Expertise in Datenanalyse, statistischem Modellieren und der Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen. Ich bin versiert darin, datengetr...
Über diesen Service
Hör auf, einfache Modelle für komplexe Probleme zu verwenden. Hol dir forschungsreife Deep-Learning-Lösungen.
Als Research Data Scientist „lasse“ ich nicht nur Code laufen, sondern entwickle intelligente Systeme. Ob du ein Convolutional Neural Network (CNN) für Computer Vision, ein LSTM für Zeitreihenprognosen oder ein Multi-Agent-System für komplexe Simulationen brauchst, ich liefere hochmoderne Deep-Learning-Modelle, die auf deine spezifischen Daten zugeschnitten sind.
Fortgeschrittene Deep-Learning-Dienste:
- Neural Network Architektur: Individuelle ANN-, CNN-, RNN- und Transformer-Modelle.
- Agentic AI: Entwicklung von Multi-Agent-Reinforcement-Learning-Umgebungen.
- Computer Vision: Fortschrittliche Objekterkennung, Segmentierung und Verfolgung (OpenCV/PyTorch).
- Generative AI: Feinabstimmung von LLMs und Integration von RAG (Retrieval-Augmented Generation).
- Kausale Deep Learning: Identifikation kausaler Zusammenhänge innerhalb tiefer neuronaler Strukturen.
- Modelloptimierung: Quantisierung, Pruning und Hyperparameter-Optimierung für die Produktion.
Expertise:
Website-Entwicklung
Programmiersprache:
Python
APIs:
Google Cloud Vision API
Tools:
tensorflow
Frameworks:
PyTorch
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
Arbeitest du mit Large Language Models (LLMs)?
Ja. Ich kann bei Feinabstimmung, Prompt-Engineering und dem Aufbau von RAG-Pipelines mit Hugging Face oder OpenAI helfen.
2. Können Sie große Datensätze verarbeiten?
Ja. Ich habe Erfahrung im Aufbau effizienter Data Loader und nutze Cloud-Umgebungen (AWS/Colab), um Modelle auf riesigen Datensätzen ohne Speicherengpässe zu trainieren.
3. Bietest du Modell-Dokumentation an?
Immer. Jedes Projekt enthält ein detailliertes Jupyter Notebook oder README, das die Architektur, die verwendeten Verlustfunktionen und die Leistungskennzahlen (Accuracy, F1-Score usw.) erklärt.
