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Ich werde produktionsreife Machine-Learning-Pipelines in Python erstellen
Datenwissenschaftler
Hallo und willkommen auf meinem Dashboard. Ich bin ein Technikfreak mit großem Interesse an maschinellem Lernen, Datenwissenschaft, Statistik und Programmierung. Ich habe meine Expertise in neuen Prog...
Level 2
Hat hohe Leistungskriterien erfüllt und verfügt über eine nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Erfüllung von Kundenerwartungen.
Über diesen Service
Ich kann eine End-to-End-ML/DL-Lösung entwickeln, von Datenvorbereitung und Modelltraining bis hin zu Bewertung, Optimierung, API-Integration und Deployment in die Produktion.
WAS ICH ERSTELLEN KANN
Machine Learning
- Klassifikation
- Regression
- Clustering
- Anomalieerkennung
- Empfehlungssysteme
- Prädiktives Modellieren
- Feature Engineering
- Modelbewertung und -vergleich
Deep Learning
- Neurale Netzwerke entwickeln
- Transfer Learning
- CNN-basierte Modelle
- Maßgeschneiderte Deep-Learning-Architekturen
- Feinabstimmung von Modellen
- Trainings- und Validierungs-Pipelines
- Hyperparameter-Optimierung
Computer Vision
- Bildklassifikation
- Objekterkennung
- Bildsegmentierung
- Objektverfolgung
- Bildähnlichkeit
- OCR-Pipelines
- Visuelle Inspektionssysteme
- Maßgeschneiderte Bildanalyse-Lösungen
END-TO-END ML-PIPELINE
Ich kann den kompletten Workflow entwickeln:
Datenvorverarbeitung > Training > Bewertung > Optimierung > Inferenz > API > Deployment
Das umfasst:
- Datensatzvorbereitung
- Datenvorverarbeitung und -augmentation
- Trainings-/Validierungs-/Test-Pipelines
- Modelltraining
- Experiment-Tracking
- Leistungsbewertung
- Fehleranalyse
- Modelloptimierung
- Inferenz-Pipeline
- REST API
- Docker-Containerisierung
- Deployment-Unterstützung
Bitte kontaktiere mich vor der Bestellung, damit ich deine Anforderungen prüfen kann.
Programmiersprache:
Python
•
SQL
•
Colab
•
MLflow
•
Amazon SageMaker
Frameworks:
scikit-learn
•
DeepPy
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
Kannst du ein Modell mit meinem Datensatz trainieren?
Ja. Ich kann den Preprocessing-, Trainings-, Validierungs- und Bewertungsworkflow um dein Dataset herum entwickeln.
Kannst du mit einem bestehenden Modell arbeiten?
Ja. Ich kann ein bestehendes ML/DL-Modell feinabstimmen, optimieren, modifizieren, bewerten oder deployen, je nach Projekt.
Kannst du Computer-Vision-Modelle bauen?
Ja. Ich kann an Aufgaben wie Bildklassifikation, Objekterkennung, Segmentierung, OCR, Tracking und anderen bildbasierten ML-Problemen arbeiten.
Kannst du mein trainiertes Modell deployen?
Ja. Ich kann eine Inferenzpipeline erstellen und das Modell je nach Paket über eine API, Docker-Container oder Deployment-Umgebung zugänglich machen.
Kannst du eine komplette ML-Pipeline erstellen?
Ja. Eine vollständige Pipeline kann Vorverarbeitung, Training, Validierung, Bewertung, Inferenz, API-Integration, Containerisierung und Deployment umfassen.
Kannst du die Modellinferenz optimieren?
Ja. Abhängig vom Modell und der Zielhardware kann die Optimierung Vorverarbeitungsverbesserungen, Batching, Modellkonvertierung, Quantisierung oder andere Inferenzoptimierungen umfassen.
Stellst du das trainierte Modell und den Quellcode bereit?
Ja. Das entsprechende Paket enthält den relevanten Quellcode und die trainierten Modellartefakte, soweit technisch und rechtlich möglich.
