Ich setze Computer Vision, Deep Learning und ML-Projekte in Python und R um
Die Macht der Daten durch Data Science freisetzen
Über diesen Service
Suchst du nach einem professionellen Machine Learning (ML) Engineer, der hochleistungsfähige Deep Learning-Modelle oder innovative Computer Vision-Anwendungen entwickelt? Dann bist du hier genau richtig!
Ich spezialisiere mich darauf, komplexe Daten in intelligente, skalierbare Lösungen umzuwandeln. Ob du Objekterkennung, Predictive Modeling oder Neural Network-Architekturen brauchst, ich biete maßgeschneiderte End-to-End KI-Dienstleistungen an.
Fähigkeiten, die ich anbiete:
- Computer Vision: Experte für Objekterkennung (YOLO, Faster R-CNN), Bildsegmentierung, Gesichtserkennung, OCR und Videoanalyse mit OpenCV.
- Deep Learning: Individuelle CNN, RNN, LSTMs und GANs für komplexe Aufgaben, inklusive NLP und Generative AI.
- Machine Learning (ML): Predictive Analysis, überwachte/ungüberwachte Lernverfahren, Empfehlungssysteme und Datenvisualisierung.
- Modellbereitstellung: Prototypen in produktionsfähige APIs (Flask/FastAPI) oder cloud-integrierte Systeme umwandeln.
Technologie-Stack & Tools:
- Frameworks: TensorFlow, PyTorch, Keras.
- Bibliotheken: Scikit-learn, OpenCV, Pandas, NumPy.
- Modelle: YOLO (v5-v11), ResNet, BERT, Transformers.
Warum mich einstellen?
- Mehr als 6 Jahre Erfahrung
Von der Entwicklung Bild-Erkennung-Systemen bis hin zum Training Deep Learning-Modelle von Grund auf, liefere ich
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Kannst du bei der Sammlung oder Annotation von benutzerdefinierten Datensätzen helfen?
Absolut. Wenn du keinen Datensatz hast, kann ich beim Data Scraping helfen oder dich bei der Auswahl der besten Annotation-Tools (wie CVAT oder LabelImg) beraten, damit dein Computer Vision Modell auf hochwertigen Daten trainiert wird.
Stellst du nach Abschluss des Projekts den vollständigen Quellcode bereit?
Ja, ich liefere den vollständigen, gut dokumentierten Python-Quellcode für jedes Machine Learning oder Deep Learning Projekt. Du hast das volle Eigentum und klare Anweisungen, wie du die Modelle ausführen und integrieren kannst.
Welche Frameworks nutzt du für Deep Learning und Computer Vision?
Ich arbeite hauptsächlich mit TensorFlow, PyTorch und Keras für das Training von Modellen. Für Computer Vision Aufgaben verwende ich OpenCV und modernste Architekturen wie YOLO (v8-v11), ResNet und Transformers, um hohe Genauigkeit zu gewährleisten.
Übernimmst du Aufgaben im Bereich Natural Language Processing (NLP)?
Ja! Neben Computer Vision spezialisiere ich mich auf Deep Learning für NLP, inklusive Sentiment-Analyse, Chatbots und Textklassifikation mit BERT- und GPT-basierten Modellen.

