Ich erstelle Bildklassifizierungs- und Machine-Learning-Modelle in Python
Über diesen Service
Ich werde Machine Learning oder Deep Learning Modelle entsprechend deinem Datensatz und den Projektanforderungen aufbauen, trainieren, evaluieren und verbessern. Ich habe praktische Erfahrung in Bildklassifikation, Objekterkennung, Feuer- und Rauchdetektion, Fahrzeugerkennung, Datenvorverarbeitung, Modellebenevaluation und Entwicklung von KI-Anwendungen.
Meine Dienstleistungen umfassen:
Bild- und Mehrklassenklassifikation
Computer Vision und Objekterkennung
Entwicklung von Machine Learning Modellen
CNN- und Transfer-Learning-Modelle
Datenbereinigung und -vorverarbeitung
Explorative Datenanalyse und Visualisierung
Feature Engineering und Modelauswahl
Hyperparameter-Optimierung
Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score und Confusion Matrix
Python-Skripte und Jupyter Notebook
Modelintegration mit Flask oder FastAPI
Gut kommentierter Quellcode und Dokumentation
Technologien:
Python, TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn, OpenCV, Pandas, NumPy, Matplotlib und YOLO.
Jedes Projekt hat unterschiedliche Anforderungen. Bitte sende mir vor der Bestellung eine Nachricht mit deinem Datensatz und den erwarteten Ergebnissen.
Programmiersprache:
Python
•
MATLAB
Frameworks:
scikit-learn
•
DeepPy
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
opencv
•
OpenNN
•
tensorflow
•
Colab
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Entwickelst du Bildklassifikationsmodelle?
Ja. Ich kann binäre, multi-klassen- und multi-label-Bildklassifikationsmodelle mit CNNs, Transfer Learning, TensorFlow, Keras oder PyTorch entwickeln.
Kannst du mit meinem eigenen Datensatz arbeiten?
Ja. Bitte teile mir vor der Bestellung das Format, die Größe, die Klassen und die erwarteten Ergebnisse des Datensatzes mit.
Stellen Sie Quellcode zur Verfügung?
Ja. Du erhältst gut organisierten und kommentierten Python-Code oder ein Jupyter Notebook.
Kannst du ein bestehendes Modell verbessern?
Ja. Ich kann dein Modell analysieren, Vorverarbeitungsprobleme beheben, Parameter abstimmen, die Evaluation verbessern und Overfitting, wo möglich, reduzieren.
Garantierst du eine bestimmte Genauigkeit?
Eine feste Genauigkeit kann vor der Inspektion des Datensatzes nicht garantiert werden. Die endgültige Leistung hängt von Datenqualität, -menge, Klassenbalance, Labeling und Aufgabenkomplexität ab.

