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Ich werde individuelle Deep-Learning-Modelle mit pytorch und tensorflow erstellen und trainieren
Ingenieur für maschinelles Lernen
Maschinenlern-Ingenieur mit praktischer Erfahrung in Forschung und vollständigen ML-Anwendungen.
Maschinenlernen | Deep Learning | Computer Vision | PyTorch | TensorFlow | FastAPI | Django
Über diesen Service
Benötigst du eine maßgeschneiderte Deep-Learning-Lösung für deine Forschung, dein Startup oder dein Unternehmen?
Ich entwickle präzise, skalierbare und einsatzbereite Deep-Learning-Modelle, die auf deinen Datensatz und deine Ziele zugeschnitten sind.
Services:
- Bildklassifikation
- Objekterkennung
- Transferlernen & Feinabstimmung
- CNN- & Vision Transformer-Modelle
- Datenvorverarbeitung & Augmentation
- Hyperparameter-Optimierung
- Modellevaluation & -optimierung
Modelle:
ResNet, EfficientNet, MobileNet, DenseNet, ConvNeXt, Vision Transformers (ViT), YOLO, U-Net und individuelle neuronale Netze.
Tools:
Python, PyTorch, TensorFlow, Keras, OpenCV, NumPy, Pandas und Jupyter Notebook.
Du erhältst:
- Sauberen Quellcode
- Trainiertes Deep-Learning-Modell
- Leistungsbericht
- Modelgewichte
- Dokumentation
- API-Integration für den Einsatz
Bitte kontaktiere mich vor der Bestellung, damit wir deine Projektanforderungen besprechen und die beste Lösung auswählen können.
Programmiersprache:
Python
•
Colab
APIs:
Andere
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
opencv
•
OpenNN
•
tensorflow
Frameworks:
scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
•
tensorflow
Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
An welchen Arten von Deep-Learning-Projekten arbeitest du?
Ich spezialisiere mich auf Bildklassifikation, Objekterkennung, Bildsegmentierung, medizinische Bildanalyse, Transferlernen und die Entwicklung individueller neuronaler Netze mit PyTorch und TensorFlow.
Welche Frameworks verwenden Sie?
Ich arbeite hauptsächlich mit PyTorch und TensorFlow/Keras. Je nach Projekt nutze ich auch OpenCV, NumPy, Pandas und andere Python-Bibliotheken.
Welche vortrainierten Modelle kannst du feinabstimmen?
Ich kann beliebte Architekturen wie ResNet, EfficientNet, MobileNet, DenseNet, ConvNeXt, Vision Transformers (ViT), YOLO und andere geeignete Modelle basierend auf deinen Projektanforderungen feinabstimmen.
Kannst du das trainierte Modell bereitstellen?
Ja. Premium-Pakete können die Bereitstellung mit FastAPI, Flask, Docker oder Hugging Face Spaces umfassen, sodass dein Modell einsatzbereit für die Integration in Anwendungen ist.
Arbeitest du an Forschungs- oder akademischen Projekten?
Ja. Ich kann bei der Implementierung von Deep-Learning-Modellen für Forschungs- und Experimentzwecke helfen.
