Ich optimiere und stimme dein Machine Learning Modell fein ab

Warum mich wählen?

Hast du ein Machine Learning Modell, das nicht gut läuft? Steht deine Genauigkeit unter 90%? Ist die Inferenz zu langsam für die Produktion?

Ich spezialisiere mich darauf, ML-Modelle zu diagnostizieren, zu optimieren und fein abzustimmen, um maximale Leistung zu erzielen. Mit jahrelanger Erfahrung im Training komplexer Modelle auf herausfordernden Datensätzen, inklusive maßgeschneiderter YOLO-Architekturen, medizinischer Bildgebung und Objekterkennung, weiß ich genau, was nötig ist, um ein Modell von „gut genug“ auf „produktionsbereit“ zu bringen.

Ich arbeite mit:

• Computer Vision (CNN, YOLO, Vision Transformers)
• Klassifikations- & Objekterkennungsmodelle
• Anomalieerkennung & Empfehlungssysteme
• Tabellarische Daten (XGBoost, Random Forest, Neural Networks)
• Deep Learning (PyTorch, TensorFlow, Keras)
• Scikit-learn & traditionelle ML-Modelle

 Mein Prozess

1. Diagnostische Bewertung

Ich evaluiere dein Modell gründlich, um Engpässe zu erkennen:

• Overfitting- oder Underfitting-Probleme
• Suboptimale Hyperparameter
• Datenqualität und Vorverarbeitungsdefizite
• Limitierungen bei der Inferenzgeschwindigkeit

2. Optimierung & Feinabstimmung

Mit fortschrittlichen Techniken zur Leistungssteigerung:

• Hyperparameter-Optimierung (Optuna, Grid Search, Bayesian)
• Lernratenplanung (Cosine Annealing, ReduceLROnPlateau)
• Regularisierung