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Ich werde ein benutzerdefiniertes Bildklassifikationsmodell mit Deep Learning erstellen und bereitstellen
Moderne, wartbare und skalierbare Webanwendungen erstellen
Hi, ich bin Bakar Qureshi, ein Full-Stack-Webentwickler mit Schwerpunkt auf React, NodeJS, Express, MongoDB und MySQL. Ich entwickle schnelle, sichere und moderne Webanwendungen, darunter Full-Stack M...
Über diesen Service
Hast du einen Datensatz und bist dir unsicher, wie du daraus ein funktionierendes KI-Modell machst? Ich baue ein produktionsfertiges Bildklassifikationssystem, das auf dein Problem zugeschnitten ist, vom Rohdaten bis zur bereitgestellten API.
Was ich anbiete
- Benutzerdefinierte CNN-Architekturen von Grund auf für deine Datensatzgröße und Klassenanzahl entwickelt
- Transferlernen & Feinabstimmung Nutze ResNet, EfficientNet, ViT und mehr; schnellere Trainings, bessere Genauigkeit
- Modellbereitstellung REST API via Flask oder FastAPI, bereit zur Integration in deine App
- Umgang mit Klassenungleichgewicht (gewichtetes Sampling, Augmentation)
- Vollständiger Trainingsbericht: Genauigkeit, Verlustkurven, Verwirrungsmatrix, Klassifikationsbericht
- Sauberer, kommentierter PyTorch-Code, geliefert auf GitHub oder als ZIP
Warum mit mir arbeiten
- Softwareentwicklungsstudent mit Schwerpunkt auf KI/ML, mit echten abgeschlossenen Projekten
- Entwickelte einen Solar-Panel-Fehlerdetektor und einen Retinaderkrankungs-Klassifikator (5 Klassen, ViT feinjustiert)
- Ich erkläre jede Designentscheidung, damit du verstehst, was du bekommst
Schreib mir eine Nachricht, bevor du bestellst, wenn du dein Dataset zuerst besprechen möchtest.
Programmiersprache:
Python
•
Colab
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
Colab
•
PyTorch
Frameworks:
scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Genauigkeit kann ich erwarten?
Es hängt stark von der Datenqualität und der Komplexität des Problems ab. Ich teile die Validierungsmetriken immer ehrlich vor der Lieferung.
Kannst du mit einem kleinen Dataset arbeiten?
Ja. Transferlernen und Augmentierungsstrategien sind besonders effektiv bei kleinen Datensätzen (so wenige wie 100–200 Bilder pro Klasse).
Was muss ich bereitstellen?
Ein gelabelter Bilddatensatz (Ordner oder CSV). Ich kümmere mich um den Rest. Wenn du noch keine Daten hast, schreib mir — ich kann bei Sammlung oder synthetischer Augmentation beraten.
Welche Frameworks verwenden Sie?
PyTorch für das gesamte Training. Flask oder FastAPI für die Bereitstellung. Der Code läuft auf GPU.
