Ik voer machine learning, deep learning of computer vision projecten uit


Level 1
Over deze dienst
Automatische vertaling
Welkom bij mijn dienst:
Hallo! Ik ben enthousiast om mijn expertise in Machine Learning, Deep Learning en Computer Vision in te zetten om je te helpen met je projecten. Ik heb een bachelor in Computer Science en meer dan 3 jaar ervaring in deze vakgebieden. Ik heb uitgebreid gewerkt met Python, waarbij ik verschillende frameworks en tools gebruik voor data-analyse, modeltraining en meer.
Wat ik aanbied:
Machine Learning en Deep Learning projecten:
- Supervised learning, unsupervised learning en deep neural networks zoals CNNs, RNNs
- Lineaire en Logistieke regressie, Decision Trees, Random Forest, SVM, Naive Bayes, KNN, Gradient Boosting algoritmes en ensemble methoden.
- CNNs, RNN LSTM, Variational Autoencoders en Transfer Learning.
Computer Vision projecten:
- Realtime objectdetectie met modellen zoals YOLO, SSD, VGG, Mask-RCNN en Faster-RCNN.
- Aangepaste deep learning modellen voor gezichtsherkenning en andere computer vision taken met frameworks zoals FaceNet, dlib, OpenCV, TensorFlow
Tools die ik gebruik:
- Python
- Jupyter Notebook
- Google Colab
- VS Code
- Git voor versiebeheer
OPMERKING: NEEM VOORAF CONTACT MET ME OP VOOR JE BESTELLING OM JE SUPER IDEEËN TE BESPREKEN
Maak kennis met Asad
Transforming your ideas into smart scalable code solutions
Level 1
- Afkomstig uitPakistan
- Lid sindsmrt 2019
- Gem. reactietijd1 uur
- Laatste levering4 maanden
Talen
Engels
Automatische vertaling
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat is machinaal leren?
Machine learning is een onderdeel van kunstmatige intelligentie waarbij algoritmes worden getraind om te leren van data en voorspellingen of beslissingen te maken. Het omvat technieken zoals supervised learning, unsupervised learning en reinforcement learning.
Wat is deep learning?
Deep learning is een subset van machine learning die gebruikmaakt van neural networks met veel lagen (deep neural networks) om complexe patronen in grote datasets te modelleren. Het is vooral effectief bij taken zoals beeld- en spraakherkenning, natuurlijke taalverwerking en het spelen van games.
Hoe evalueer je de prestaties van een machine learning model?
De prestaties van een machine learning model worden geëvalueerd met metrics zoals nauwkeurigheid, precisie, recall, F1-score, mean squared error en het gebied onder de ROC-curve. Cross-validatie en confusion matrices worden ook vaak gebruikt voor evaluatie.

