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Ich werde ein benutzerdefiniertes YOLO-Objekterkennungs- und Computer-Vision-AI-System erstellen
Senior Data Scientist und AI Engineer
Hallo, ich bin Muhammad Muneeb, ein Senior Data Scientist und AI Problem Solver. Unterstützt von einem Expertenteam, verwandle ich komplexe Daten in einsatzbereite Lösungen.
Ich spezialisiere mich au...
Über diesen Service
Hör auf, mit AI-Modellen zu kämpfen, die nur in Notebooks funktionieren. Lass uns ein produktionsreifes Computer-Vision-System bauen!
Hallo, ich bin ein AI-native Entwickler & Data Scientist. Unterstützt von einem erfahrenen AI-Team (über 5 Jahre Branchenerfahrung) spezialisiere ich mich auf den Aufbau und die Bereitstellung robuster Deep-Learning-Pipelines.
Wir entwickeln vollumfängliche Lösungen wie TrafficFlow AI (Echtzeit-ANPR mit YOLO11) und medizinische Bildgebungssysteme.
Was wir bauen:
- Benutzerdefinierte Objekterkennung & Tracking (YOLOv8/11, DeepSORT)
- Automatische Nummernschilderkennung (ANPR)
- Hochpräzise Bildklassifikation
- Echtzeit-Videoüberwachungssysteme
- Bereitstellung via FastAPI oder Streamlit
Warum du uns wählen solltest?
- Produktionsfokus: Sauberer, dokumentierter Code, bereit für dein Business.
- Experten-Team: Ich arbeite mit Senior Data Scientists für unternehmensgerechte Genauigkeit.
- Nachweisliche Erfolge: Hackathon-Gewinner, die AI-Modelle mit über 98 % Genauigkeit liefern.
Bitte schreibe mir vor der Bestellung, um deine genauen Anforderungen zu besprechen!
APIs:
Andere
Programmiersprache:
Python
•
SQL
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
opencv
•
tensorflow
•
PyTorch
•
Andere
Frameworks:
scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
Muss ich den Datensatz für die benutzerdefinierte Objekterkennung bereitstellen?
Idealerweise ja. Falls du jedoch keinen Datensatz hast, schreibe mir bitte vor der Bestellung. Wir können dich bei der Datensammlung unterstützen oder Open-Source-Alternativen finden.
Kannst du das AI-Modell auf meiner bestehenden Website oder App bereitstellen?
Ja! Im Gegensatz zu anderen, die nur ein Python-Skript liefern, spezialisiert sich unser Team auf den Aufbau robuster Backend-APIs mit FastAPI und interaktiven Dashboards mit Streamlit.
Läuft dieses YOLO-Modell in Echtzeit auf Live-Kameras?
Absolut. Wir optimieren unsere Computer-Vision-Pipelines (wie YOLOv11 und DeepSORT), um Live-Video-Feeds, MP4-Dateien und RTSP-Kamerastreams effizient zu verarbeiten.
