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Ich baue und stelle Maschinenlern- und Deep-Learning-Modelle als Web-Apps bereit
ML- und DL-Ingenieur für FastAPI Docker Deployment
Ich baue und deploye Machine Learning- und Deep Learning-Modelle, die in der Produktion tatsächlich funktionieren – nicht nur Notebooks. Ich arbeite entlang der gesamten Pipeline: Datenvorverarbeitung...
Über diesen Service
Die meisten Verkäufer liefern dir nur ein Notebook. Ich liefere dir eine funktionsfähige App.
Ich baue Maschinenlern- und Deep-Learning-Modelle und setze sie als FastAPI-Service mit einer einfachen Webseite ein, damit du sie sofort anklicken, testen und verwenden kannst.
WELCHE ML-Modelle ICH BAUE: Klassifikation, Regression, Churn-, Risikovorhersage (scikit-learn) Deep Learning: MLP- und CNN-Bilderklassifikation (PyTorch) Bild-Upload- und Live-Kamera-Apps REST-API mit FastAPI, Pydantic-Validierung und Swagger-Dokumentation Docker-Container und Online-Bereitstellung (Render, Streamlit, Hugging Face)
BELEGUNG: ECHTE PROJEKTE Pflanzenkrankheit-Erkennung: CNN, 15 Klassen, 88,76% Testgenauigkeit, Live-Kamera-Eingabe Studierenden-Mentalgesundheits-Score-Vorhersage: abgestimmter Random Forest, R² 0,89, FastAPI + Web-UI Diabetes-Risiko-Modell: PyTorch + FastAPI + Docker Kunden-Churn-API: 7.043 Kunden, FastAPI + Docker
DU ERHÄLTST: trainiertes Modell, sauberer Quellcode, ehrliche Evaluationsmetriken, API-Dokumentation und eine kurze README.
Bitte schreibe mir vor der Bestellung mit deinem Ziel und Datensatz eine Nachricht.
Programmiersprache:
Python
Frameworks:
scikit-learn
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Google ML Kit
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PyTorch
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Panda
APIs:
Microsoft Computer Vision AI
•
Andere
Tools:
Jupyter-Notizbuch
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opencv
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tensorflow
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Colab
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Können Sie mit Bildern arbeiten?
Ja. Ich habe einen Pflanzenerkrankungsdetektor (CNN, 15 Klassen) gebaut, bei dem der Benutzer ein Foto hochlädt oder die Live-Kamera nutzt und das Ergebnis mit einer Konfidenzbewertung erhält.
Garantieren Sie Genauigkeit?
Keine leeren Versprechen. Die Genauigkeit hängt von deinen Daten ab. Ich zeige echte Testergebnisse (Genauigkeit, Präzision, Recall, R² oder Fehler) und erläutere die Grenzen.
Bekomme ich den Quellcode?
Ja, in jedem Paket.
Kannst du Gesundheits-bezogene Vorhersage-Apps bauen?
Ja, als lehrreiche Vorhersage-Demos. Sie dienen nicht als medizinische Diagnosetools.
Was, wenn meine Daten unordentlich sind?
Basis- und Standard-Pakete beinhalten normale Bereinigung. Sehr große oder stark beschädigte Daten können per Nachricht veranschlagt werden.
