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Ich werde Deep-Learning-Bilderklassifikationsmodelle mit TensorFlow erstellen
KI-Ingenieur und Datenwissenschaftler
Ich bin Seher, AI-Ingenieurin und Data Scientist bei Datix AI, mit einem BSc in Data Science von der University of Kotli.
Ich helfe Unternehmen und Forschern dabei, Rohdaten in eindeutige Antworten z...
Über diesen Service
Ich erstelle Deep-Learning-Modelle, die Bilder in die Kategorien sortieren, die du brauchst, z. B. Produkttypen, Fehler, Ernten oder Landnutzung.
Was ich mache:
Deine Bilder vorbereiten und augmentieren, Transfer Learning mit bewährten CNN-Backbones (ResNet, EfficientNet) in TensorFlow und Keras nutzen, das Modell abstimmen und an Bildern testen, die es noch nie gesehen hat.
Was du bekommst:
Der Code, das trainierte Modell, Genauigkeitswerte mit einer Konfusionsmatrix und klare Anleitungen, wie du es auf neue Bilder anwenden kannst.
Warum mit mir arbeiten:
Ich bin ML-Ingenieur und Data Scientist bei Datix AI. Zu meinen aktuellen Arbeiten gehören ein Satelliten-Landnutzungsklassifikator auf 27.000 Sentinel-2-Bildern (93% Testgenauigkeit) und ein 10-Klassen-Produktbildklassifikator auf 70.000 Bildern (90% Genauigkeit).
Schick mir eine Muster deiner Bilder, und ich sage dir ehrlich, ob genügend Daten vorliegen, bevor wir beginnen.
Expertise:
Bildverarbeitung
•
Feature-Lernen
•
Klassifizierung
Programmiersprache:
Python
•
Colab
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
opencv
•
tensorflow
Frameworks:
scikit-learn
•
keras
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Wie viele Bilder brauche ich?
Mit Transfer Learning reichen oft rund 100 bis 300 klare Bilder pro Klasse aus, um zu starten. Schick mir eine Beispielaufnahme, und ich sage dir ehrlich, bevor wir beginnen.
Kann das Modell auf meinem eigenen Rechner oder Server laufen?
Ja. Ich liefere das gespeicherte Modell und ein einfaches Python-Skript, um es auf neue Bilder anzuwenden. Premium enthält einen leichteren Export für eine schnellere Nutzung auf normalen Geräten.
Welche Genauigkeit kannst du versprechen?
Die Genauigkeit hängt von deinen Bildern und Klassen ab, daher verspreche ich nie eine Zahl im Vorfeld. Ich berichte ehrliche Testgenauigkeiten auf ungesehenen Bildern und erkläre, wo das Modell Fehler macht.
