Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik train en implementeer ml-modellen met Python Flask en Django integratie
Edge Ai, Machine learning, Deep learning, Computer Vision, Pytorch
AI & Machine Learning engineer met praktische ervaring in het bouwen van schaalbare, data-gedreven systemen. Ik ontwikkel voorspellende modellen, deep learning oplossingen en end-to-end AI pipelines m...
Over deze dienst
Hallo
Ben je op zoek naar een Machine Learning-model dat binnen een productie webapp leeft?
Ik ben gespecialiseerd in de volledige levenscyclus van Data Science, van AI-modeltraining tot ML-modelimplementatie met Python Flask en Django integratie.
Diensten die ik aanbied:
- Aangepaste modeltraining: Classificatie, Regressie, Clustering en Tijdreeksen.
- Computer Vision: Afbeeldingsclassificatie en Objectdetectie (YOLO, OpenCV).
- NLP: Sentimentanalyse, Transformers en LLM-gebaseerde apps.
- Deep Learning: CNN, LSTM en GNN architecturen.
- Web Integratie: Ontwikkelen van REST API's voor Django of Flask.
- Implementatie: Modelserialisatie (Pickle/ONNX) via Docker, AWS of GCP.
Technische stack:
- AI: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost, Pandas.
- Web: Django, Flask, FastAPI.
- Data: EDA, preprocessing en visualisatie.
Waarom voor mij kiezen?
Ik lever production-ready code, geen scripts. Je krijgt een volledig geïntegreerd, goed commentaar en schaalbaar systeem.
Stuur me een bericht voordat je bestelt met je dataset en doel om de haalbaarheid te bevestigen!
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke ML-implementatiediensten bied je aan? A: Ik specialiseer me in AI-modeltraining en ML
modelimplementatie met Python Flask en Django integratie. Ik bouw schaalbare REST API's om je machine learning-modellen te verbinden met productieklare webapps.
Kun je AI-modellen integreren in bestaande Django-apps? A: Ja! Ik bied naadloze Django
integratie voor deep learning en scikit-learn modellen. Ik ontwikkel de backend-architectuur voor realtime voorspellingen en dataverwerking.
Welke Python-frameworks gebruik je voor ML API's?
A: Ik gebruik vooral Python Flask en Django voor robuuste integratie. Voor hoge prestaties implementeer ik ook FastAPI om je machine learning-modellen via RESTful endpoints te bedienen.
Verwerk je data science en preprocessing?
Absoluut. Mijn data science-diensten omvatten EDA, datacleaning en feature engineering om ervoor te zorgen dat je aangepaste AI-model wordt getraind op datasets van hoge kwaliteit voor maximale nauwkeurigheid.
Kun je modellen naar de cloud deployen?
Ja. Ik bied ML-modelimplementatie op AWS, GCP en Azure. Ik gebruik Docker om je Flask of Django app te containeriseren, wat zorgt voor een soepele overgang naar productieomgevingen.
Welke soorten AI-modellen kun je trainen?
Ik train NLP-, Computer Vision (YOLO)- en Predictive Analytics-modellen. Of het nu regressie, classificatie of neurale netwerken zijn, ik zorg voor topkwaliteit prestaties.
Hoe ontvang ik de uiteindelijke ML-integratie?
Je ontvangt de volledig commentaar gevulde Python-code, het geserialiseerde model (Pickle/ONNX) en een werkende Flask/Django setup met een gedetailleerde README voor eenvoudige implementatie.
