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Ich entwickle individuelle Computer-Vision-Modelle für Objekt-Erkennung und -Verfolgung
Produktionsreife LLMs, FineTuning, multimodale RAG-Systeme, agentische KI
Mit über 3 Jahren Erfahrung als AI/ML-Ingenieur liefere ich maßgeschneiderte LLM-, RAG- und AI-Agenten-Lösungen.
Mein Portfolio: https://nabeelshan.vercel.app
Ich spezialisiere mich auf:
• LLM-Feina...
Level 1
Hat bestimmte Leistungskriterien erfüllt und zeigt großes Potenzial auf dem Marktplatz.
Über diesen Service
Bist du es leid, Entwickler zu haben, die unordentliche, hardcodierte Skripte liefern, die in der Produktion abstürzen?
Ich bin ein spezialisierter AI/ML-Ingenieur mit Fokus auf modernste Computer Vision. Ich laufe nicht nur vortrainierte Gewichte, sondern baue robuste, skalierbare und einsatzfähige Objekterkennungs-Pipelines, die auf Unternehmens-, Startup- oder fortgeschrittene Forschungsanwendungen zugeschnitten sind.
WAS ICH ENTWICKLE:
- Individuelle Objekterkennung: Feinabstimmung moderner Architekturen (YOLOv8/v10, Faster R-CNN) auf deine spezifischen Datensätze.
- Robuste Objektverfolgung: Implementierung von DeepSORT oder ByteTrack für Echtzeit-Videoanalyse, Sicherheit und Bewegungstracking.
- End-to-End Pipelines: Verwaltung aller Schritte von Datenvorverarbeitung und Augmentation bis hin zu Modelltraining und Inferenzoptimierung.
- Wichtiger Tech-Stack: PyTorch, OpenCV, Python, Cloud- und MLOps-Tools.
WARUM DU MICH BEAUFTRAGEN SOLLTEST?
- Unternehmensgerechte Architektur: Ich wende strenge Softwareentwicklungsprinzipien auf Machine Learning an. Du erhältst optimierte Inferenzgeschwindigkeiten und skalierbare Systeme.
- Bereit für die Produktion: Ich liefere sauberen, modularen und vollständig dokumentierten Code – nicht nur ein unzusammenhängendes Jupyter-Notebook.
Schreib mir vor der Bestellung, um deine genauen Datensatz- und Architektur-Anforderungen zu besprechen.
Programmiersprache:
Python
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SQL
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Colab
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MLflow
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Amazon SageMaker
Frameworks:
scikit-learn
•
Google ML Kit
•
keras
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PyTorch
•
Panda
Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
Muss ich meinen eigenen Datensatz für das Training des individuellen Modells bereitstellen?
Ja. Für individuelle YOLO-Modelle musst du einen gelabelten Datensatz bereitstellen. Wenn du nur rohe, unlabeled Bilder hast, schreibe mir vor der Bestellung. Ich kümmere mich um die Datenannotation mit Tools wie CVAT vor dem Training.
Wirst du mir bei der Integration des trainierten Modells in meine App oder meinen Server helfen?
Basic- und Standard-Pakete liefern das Modell und die Inferenz-Skripte. Für eine produktionsreife Integration, wie ein FastAPI-Backend, AWS-Endpunkt oder einen Docker-Container für nahtlose Deployment, musst du das Premium-Paket wählen.
Kann dieses Modell in Echtzeit auf einem normalen CPU oder Edge-Gerät laufen?
YOLO-Architekturen benötigen in der Regel GPU-Beschleunigung für hohe Echtzeit-Reaktionszeiten. Wenn dein Ziel jedoch Edge-Deployment ist, schreib mir zuerst, damit ich die finalen Gewichte mit ONNX oder TensorRT für Edge-Inferenz optimieren kann.
