Ik train een deep learning model voor jouw beeldclassificatietaak
Over deze dienst
Hoi, ik ben Ada, een klinisch AI-onderzoeker en Python-ontwikkelaar met meer dan 3 jaar professionele ervaring en een geïmplementeerd deep learning systeem gebaseerd op echte patiëntgegevens (Springer-onderzoekspublicatie, 2022).
Ik train een deep learning model op jouw beelddataset en lever een schone, gedocumenteerde oplossing die je daadwerkelijk kunt gebruiken, geen black box.
WAT IK BIED:
Beeldclassificatie (binair of multi-class)
Transfer learning met pretrained CNNs (ResNet, VGG, EfficientNet)
Data preprocessing en augmentatie
Hyperparameter tuning
Volledige evaluatie (accuracy, precisie, recall, F1, confusion matrix)
Getraind model geëxporteerd in PyTorch of ONNX
Inference scripts klaar voor gebruik
Gedocumenteerde Jupyter notebooks die je opnieuw kunt uitvoeren
ECHTE ERVARING:
Ik heb een klinisch AI-systeem gebouwd en ingezet voor dementiedetectie met VGG-19 transfer learning op ongeveer 7.000 echte patiëntmonsters, inclusief preprocessing via ONNX export en C# mobiele deployment.
VOOR WIE HET IS:
- Onderzoekers die modellen trainen voor papers of scripties
- Startups die computer vision MVPs bouwen
- Studenten met afstudeerprojecten
- Iedereen met gelabelde images en een classificatieprobleem
Neem contact met me op voordat je bestelt om de scope te bevestigen.
Programmeertaal:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
API's:
Overige
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
opencv
•
tensorflow
•
Colab
•
RStudio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Q1: In welk formaat moet mijn dataset zijn?
A: Georganiseerde mapjes per klasse (één map per klasse) is het makkelijkst. CSV met image paden en labels werkt ook. Ik kan JPG, PNG en de meeste gangbare formaten verwerken.
Q2: Wat als mijn dataset te klein is?
A: Met transfer learning kunnen zelfs 100-200 images per klasse nuttige resultaten opleveren. Ik ben eerlijk over wat realistisch is voor de grootte van jouw dataset.
Q3: Lever je het getrainde modelbestand?
A: Ja — elke bestelling bevat het getrainde model in PyTorch (.pt) formaat. Premium tier bevat ook ONNX export voor cross-platform deployment.
Q4: Kan je omgaan met medische of gevoelige beeldgegevens?
A: Ja — ik heb directe ervaring met klinische beeldgegevens en behandel alle klantgegevens vertrouwelijk. Ik verwijder data binnen 7 dagen na afronding van het project, tenzij anders gevraagd.
Q5: Wat als het model niet de benodigde nauwkeurigheid haalt?
A: Elk pakket bevat revisies, en ik ben transparant over wat haalbaar is met jouw dataset. Als de resultaten onder de verwachtingen blijven door datasetbeperkingen, leg ik uit waarom en doe ik concrete suggesties voor verbetering.

