Ich werde Text- und Bildklassifikationsmodelle mit Python entwickeln
Machine Learning Engineer für LLM Agents RAG und Python Automation
Über diesen Service
Verwandle dein gekennzeichnetes Text- oder Bildmaterial in ein praktisches Python-Klassifikationsmodell. Ich bin ein AI/ML-Ingenieur mit über 4 Jahren Erfahrung in Python, NLP und API-Entwicklung.
Ich kann bei Sentiment-Analyse, Spam-Erkennung, Themenkennzeichnung oder Bildkategorisierung helfen. Jedes Paket umfasst EINE vereinbarte Text- oder Bildklassifikationsaufgabe.
Basic: Basismodell, bis zu 2 Klassen / 1.000 gekennzeichnete Samples.
Standard: abgestimmtes Modell, bis zu 5 Klassen / 5.000 gekennzeichnete Samples, mit Evaluation und Fehleranalyse.
Premium: bis zu 10 Klassen / 10.000 gekennzeichnete Samples, plus ein FastAPI-Vorhersage-Endpunkt und Docker-Setup.
Alle Pakete beinhalten grundlegende Vorverarbeitung, Python-Quellcode, gespeichertes Modell, Installationsanleitung und Evaluierungsmetriken. Die Modellwahl hängt von deinen Daten und dem vereinbarten Rechenbudget ab. Genauigkeit wird gemessen, aber nicht garantiert.
Du stellst einen gekennzeichneten Datensatz bereit, für den du die Nutzungserlaubnis hast. Datenkennzeichnung, bezahlte Rechenleistung, Hosting, Cloud-Deployment, Authentifizierung und Live-Integrationen sind separater Umfang. Revisionen decken die vereinbarte Aufgabe ab.
Bitte sende mir vor der Bestellung eine Nachricht mit Beispiel-Daten, Klassenlabels und deinem Ziel, damit wir die Machbarkeit bestätigen können.
Expertise:
Bildverarbeitung
•
Klassifizierung
•
Stimmungsanalyse
Programmiersprache:
Python
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FAQ
Automatische Übersetzung
Deckt ein Paket sowohl Text- als auch Bildklassifikation ab?
Nein. Jedes Paket umfasst eine Text- oder Bildklassifikationsaufgabe auf einem vereinbarten Datensatz. Wenn du beides brauchst, schick mir eine Nachricht für ein individuelles Angebot mit separatem Umfang und Deliverables.
Welchen Datensatz muss ich bereitstellen?
Stelle gekennzeichneten Text im CSV/JSON-Format oder gekennzeichnete Bilder in Ordnern mit einer Label-Datei bereit. Füge Klassenbeschreibungen und Sample-Anzahlen bei. Du musst die Erlaubnis zur Nutzung der Daten haben. Datensammlung und -kennzeichnung sind außerhalb der Pakete; teile vor der Bestellung eine Probe.
Kannst du eine bestimmte Genauigkeit garantieren?
Nein. Die Leistung hängt von Datensatzgröße, Label-Qualität, Klassenbalance und Aufgabenkomplexität ab. Ich berichte über gehaltene Metriken wie Präzision, Recall, F1 und eine Verwirrungsmatrix und stimme realistische Evaluationsziele nach Überprüfung deiner Beispiel-Daten ab.
