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Ich spreche Englisch, Urdu, Arabisch, Spanisch, Deutsch
12 Aufträge abgeschlossen
Senior Full Stack Entwickler und Data Scientist
Ich bin Obaid Ur Rahman Zia, CEO von Plivix Technologies. Wir entwickeln skalierbare Web- und Mobile-Anwendungen mit Next.js, React, React Native, Node.js, MongoDB, Tailwind CSS und modernen Cloud-Too...
Level 1
Hat bestimmte Leistungskriterien erfüllt und zeigt großes Potenzial auf dem Marktplatz.
Über diesen Service
Ich habe einen Master-Abschluss in Informatik mit Schwerpunkt Deep Learning und Computer Vision. Ich habe umfangreiche Erfahrung in verschiedenen Computer-Vision-Projekten mit Python und OpenCV.
Meine Expertise im Deep Learning umfasst:
- Convolutional Neural Networks (CNNs)
- Facenet
- Faster R-CNN
- YOLO
- Generative Adversarial Networks (GANs)
- Und viele andere CNN-basierte Architekturen
Ich bin auch versiert in traditionellen Computer-Vision-Methoden wie:
- SIFT
- HOG
- Hough-Transformation
- RANSAC
- Morphologische Operationen
- Konturenerkennung
- Bildschwellenwertsetzung
- Und mehr
Ich verwende regelmäßig Bibliotheken wie NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, TensorFlow, Scikit-learn und OpenCV und arbeite in Umgebungen wie Anaconda und PyCharm.
Bitte schreibe mir vor deiner Bestellung, damit ich die Arbeitsbelastung prüfen und einen genauen Preis nennen kann.
Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
Was ist Deep Learning?
Deep Learning ist eine Art des maschinellen Lernens, bei dem mehrschichtige neuronale Netzwerke zum automatischen Erlernen von Merkmalen aus Daten verwendet werden. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, bei denen eine manuelle Merkmalsextraktion erforderlich ist, handelt es sich dabei um eine Art des maschinellen Lernens.
Was sind CNNs und welche Rolle spielen sie in der Computer Vision?
Convolutional Neural Networks (CNNs) werden zur Analyse visueller Daten verwendet, indem sie Merkmale wie Kanten und Formen automatisch erkennen, was sie für Aufgaben wie die Bildklassifizierung und Objekterkennung unverzichtbar macht.
Was ist Transferlernen?
Beim Transferlernen wird ein vorab trainiertes Modell an eine neue, verwandte Aufgabe angepasst, was das Training beschleunigt und die Leistung verbessert, insbesondere bei begrenzten Daten.
