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Ich erstelle tiefe Lernmodelle mit tensorflow und pytorch
KI/ML-Ingenieur LLMs RAG Pipelines Chatbots Python
AI/ML-Ingenieur mit Schwerpunkt auf GenAI, LLMs und RAG-Systemen. Ich entwickle produktionsreife AI-Apps mit Python, TensorFlow, PyTorch und LangChain.
Generative AI & LLMs: RAG-Pipelines, Vektordate...
Über diesen Service
<p suchst du danach, deine Daten in ein funktionierendes Deep-Learning-Modell umzuwandeln? Ich erstelle individuelle neuronale Netzwerke mit TensorFlow, PyTorch und Keras, die trainiert, getestet und einsatzbereit sind.
Kürzlich habe ich einen CNN-basierten Bildklassifikator gebaut, der eine 92%+ Genauigkeit auf echten Benchmark-Daten erreicht – das beweist, dass ich funktionierende Modelle liefere, keine leeren Versprechen.
Was ich anbiete:
1. Individuelle Deep-Learning-Modelle CNN, RNN, LSTM, GRU-Architekturen, die auf deine Aufgabe zugeschnitten sind: Bildklassifikation, Objekterkennung oder Mustererkennung.
2. Datenvorverarbeitung Ich bereinige und bereite deine Daten richtig vor. Saubere Daten sind die Grundlage für ein genaues Modell.
3. Modelltraining Mit TensorFlow und PyTorch trainiere ich dein Modell mit geeigneter Validierung, um Overfitting zu vermeiden.
4. Hyperparameter-Optimierung Ich feintune dein Modell für die beste Genauigkeit und Effizienz.
5. Modellevaluation & Lieferung Du erhältst ein trainiertes Modell, einen vollständigen Genauigkeitsbericht und sauberen, dokumentierten Quellcode.
Praxisbeispiel: CNN-basierter Verkehrsschilderkenner mit 92%+ Genauigkeit, unter Verwendung von Transfer Learning und Data Augmentation.
Schreib mir vor der Bestellung, wenn du unsicher bist, welches Paket zu deinem Projekt passt. Ich bestätige zuerst deine Daten und dein Ziel.
Programmiersprache:
Python
•
SQL
•
Java
•
NoSQL
•
MLflow
APIs:
Andere
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
opencv
•
OpenNN
•
tensorflow
•
Excel
•
MLflow
•
Colab
Frameworks:
scikit-learn
•
DeepPy
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
•
tensorflow
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Art von Dataset brauche ich?
Bilder für Klassifikations-/Erkennungsaufgaben oder strukturierte Daten für Vorhersageaufgaben. Je mehr gelabelte Daten du hast, desto besser sind die Ergebnisse.
Was ist der Unterschied zwischen den Paketen?
Basic liefert dir ein trainiertes funktionierendes Modell. Standard fügt Tests, Feinabstimmung und Dokumentation hinzu. Premium umfasst einsatzbereiten Code und API-Integration.
Kannst du mit einem kleinen Dataset arbeiten?
Ja — ich kann Techniken wie Datenaugmentation und Transferlernen verwenden, um gute Ergebnisse auch mit begrenzten Daten zu erzielen.
Was bekomme ich am Ende?
Ein trainiertes Modell, einen Genauigkeits-/Leistungsbericht und sauberen, dokumentierten Quellcode.
