Ich werde Maschinenlern- und Deep-Learning-Modelle mit mlops erstellen
Machine Learning und Python Experte KI-Lösungen Entwickler
Über diesen Service
Suchst du einen Experten für Maschinenlernen, um KI-Modelle zu bauen, zu trainieren und in Produktion zu bringen?
Ich entwickle maßgeschneiderte Lösungen im Bereich Maschinenlernen und Deep Learning, von der Datenvorverarbeitung bis zur Bereitstellung, unter Verwendung branchenüblicher Tools und bewährter Methoden.
Was ich anbiete:
- Maschinenlernen: Klassifikation, Regression, Clustering und prädiktive Analyse mit Scikit-learn, Random Forest, SVM und GridSearchCV-Tuning.
- Deep Learning: Neuronale Netze mit TensorFlow/Keras für komplexe Vorhersageaufgaben.
- MLOps & Deployment: Modellbereitstellung via Flask/FastAPI, Cloud-Hosting, API-Integration und CI/CD-Pipelines.
- Datenvorverarbeitung: PCA, Feature-Skalierung und Kodierung für maximale Genauigkeit.
- Dokumentation: Klare Erklärung der Modelllogik und Leistungskennzahlen.
Mein Prozess: Daten verstehen, Features erstellen, Modell bauen und bewerten, via API/Cloud bereitstellen, vollständige Dokumentation und Quellcode liefern.
Praktische Erfahrung umfasst die Erkennung von Stromdiebstahl und Klassifikationssysteme im Gesundheitswesen, die starke Theorie mit produktionsorientierter Umsetzung verbinden.
Kontaktiere mich vor der Bestellung, um dein Projekt zu besprechen!
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Programmiersprache:
Python
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SQL
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MLflow
Frameworks:
scikit-learn
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keras
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PyTorch
•
Panda
APIs:
Microsoft Computer Vision AI
•
Google Cloud Vision API
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
opencv
•
tensorflow
•
MLflow
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Informationen benötigen Sie von mir, um loslegen zu können?
Ich benötige deinen Datensatz (oder eine Datenbeschreibung), das Problem, das du lösen möchtest (Klassifikation, Vorhersage usw.), und dein gewünschtes Ausgabeformat. Falls du noch keine Daten hast, kann ich dich auch bei der Sammlung unterstützen.
Welche Programmiersprache und Tools verwenden Sie?
Ich verwende hauptsächlich Python mit Scikit-learn, TensorFlow/Keras, Pandas und NumPy. Für das Deployment nutze ich Flask/FastAPI zusammen mit Cloud-Plattformen für das Hosting.
Kannst du das Modell deployen, damit ich es in meiner App oder auf meiner Website verwenden kann?
Ja! In meinen Standard- und Premium-Paketen deploye ich das Modell via API (Flask/FastAPI), sodass es direkt in deine Anwendung oder Website integriert werden kann.
Bekomme ich den Quellcode und die Dokumentation?
Ja, alle Pakete beinhalten den vollständigen Quellcode. Die Dokumentation erklärt die Modelllogik, Architektur und Leistungskennzahlen, basierend auf deinem gewählten Paket.
Wie stellst du sicher, dass das Modell auf meinen spezifischen Daten gut funktioniert?
Ich verwende geeignete Datenvorverarbeitung, Feature-Engineering und Hyperparameter-Tuning (GridSearchCV), um die Leistung zu optimieren, sowie Cross-Validation, um sicherzustellen, dass das Modell gut auf neue Daten generalisiert.

