Ich werde ein individuelles Machine-Learning-Modell mit FastAPI erstellen und bereitstellen

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Spandan Das
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build and deploy a custom machine learning model with fastapi
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Über diesen Service

Automatische Übersetzung

Suchst du nach einem maßgeschneiderten ML-Modell, das in der Produktion funktioniert und nicht nur in einem Jupyter-Notebook?

Ich entwickle End-to-End-Lösungen im Bereich Machine Learning: von Datenvorverarbeitung und Modelltraining bis hin zur Bereitstellung als eine Live-REST-API. Mein Arbeitsbereich umfasst Bildklassifikation, NLP, Betrugserkennung, Zeitreihenprognosen und Reinforcement Learning.

Das bekommst du:

  • Trainiertes Modell auf deinem Datensatz
  • FastAPI-Backend mit dokumentierten Endpunkten
  • Streamlit-Dashboard (optional)
  • GitHub-Repository mit sauberem, kommentiertem Code
  • Bereitstellung auf HuggingFace Spaces oder deiner bevorzugten Plattform

Zu meinen aktuellen Projekten gehören ein Echtzeit-Betrugserkennungssystem (97,6 % AUC), eine medizinische Bildgebungsplattform mit 4 CNNs und eine Finanz-Stimmungserkennungs-Engine mit Live-Datenpipelines.

Ich kommuniziere ausschließlich per Text, schnelle Antworten, klare Updates, keine Überraschungen.

  • Anwendungsart

    • Web-Applikation

  • Desktop-Frameworks

    • Andere

  • KI-Typ

    • Andere

  • Programmiersprache

    • Python

  • Web-Frameworks

    • Andere

  • No- & Low-Code-Builder

    • Replit

Lerne Spandan Das kennen

Spandan Das

ML Engineer, Computer Vision, NLP and Model Deployment

  • AusIndien
  • Mitglied seitApr. 2026

  • Sprachen

    Englisch
I build production-grade ML systems — from model training to deployed APIs. My work spans computer vision (CNNs, GRAD-CAM), NLP (BERT, sentiment analysis), reinforcement learning, and graph neural networks, shipped with FastAPI and Streamlit. Recent projects: real-time fraud detection at 97.6% AUC (GraphSAGE + Kafka), multi-modal medical imaging (4 ResNet50 CNNs + DQN triage), and a financial sentiment engine (FinBERT + BiLSTM + XGBoost) with live data pipelines.

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