Als je data relaties, verbindingen of structuren bevat (point cloud, moleculaire grafen, transportsystemen, etc.), dan zijn Graph Neural Network (GNN) de geavanceerde oplossing die hiervoor ontworpen is. Ik kan een GNN-oplossing ontwerpen en implementeren.
Ik bied aan:
- Data preprocessing: Schoonmaken, voorbereiden.
- Op maat gemaakte modellen: Bouwen, trainen en testen van GCNN, GAT, GraphSAGE.
- Vakinhoudelijke expertise: Regressie, classificatie, point cloud
- Implementatie & integratie: Modellen verpakken met behulp van APIs (Flask/FastAPI).
- Consultatie & optimalisatie: Fijn afstemmen, optimaliseren.
Mijn tech stack:
- Frameworks: PyTorch Geometric, TensorFlow, Keras, Scikit-learn.
- Talen: Python.
- Libraries: NetworkX, Deep Graph Library, NumPy.
Waarom ik?
- Resultaatgericht
- Duidelijke communicatie
- Kwaliteitscode