Ik maak machine learning, artificial intelligence, op maat gemaakte ai


Over deze dienst
Automatische vertaling
Ben je op zoek naar een expert om je volgende AI-pipeline te ontwerpen en te optimaliseren?
Welkom in een professionele ruimte voor cutting-edge Computer Vision, Deep Learning en Machine Learning ontwikkeling. Ik ben gespecialiseerd in het bouwen van high-performance architecturen die zijn afgestemd op complexe, multi-dimensionale data-eisen.
️ Technische expertise & stack
- Frameworks: PyTorch, TensorFlow, Keras
- Libraries: OpenCV, NumPy, Scikit-Image
- Core architecturen: Vision Transformers (ViTs), 3D-CNNs, CNNs, Sequentiemodellen
- Gespecialiseerde velden: Multimodaal leren, spatiotemporale feature extractie, spraak/video-integratie
Diensten die ik aanbied
- AI-strategie & beoordeling: Data haalbaarheid analyse en op maat gemaakte modelaanbevelingen.
- Op maat gemaakte pipeline-architectuur: Ontwerpen van end-to-end deep learning workflows van ruwe video/beeld tensor manipulatie tot uiteindelijke deployment.
- Modeloptimalisatie: Verbeteren van neurale netwerken om foutpercentages drastisch te verlagen (bijvoorbeeld minimaliseren van Word Error Rate).
Laten we samen slimme oplossingen bouwen. Neem vandaag nog contact met me op om je projectvereisten te bespreken!
Maak kennis met Hareth
Ai Engineer
- Afkomstig uitJordanië
- Lid sindsjun 2026
- Gem. reactietijd1 uur
Talen
Arabisch, Engels
Automatische vertaling
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke deep learning frameworks gebruik je voornamelijk voor ontwikkeling?
Ik ontwerp en train modellen voornamelijk met PyTorch, TensorFlow en Keras. Voor onderliggende tensor manipulaties, computer vision preprocessing en data pipeline beheer vertrouw ik sterk op OpenCV en NumPy.
Kun je werken met geavanceerde architecturen zoals Vision Transformers of 3D-CNNs?
Ja. Ik ben gespecialiseerd in het implementeren van state-of-the-art architecturen. Mijn ervaring omvat het bouwen van complexe multimodale pipelines, het integreren van 3D-CNNs voor spatiotemporale feature extractie, en het inzetten van Vision Transformers (ViTs) voor sequentie- en contextuele taken.
Wat voor soort data moet ik aanleveren om te beginnen?
Ideaal gezien een gelabelde of ruwe dataset die relevant is voor jouw project (bijvoorbeeld videoclips, beelddatasets of tekstsequenties). Als je datastrategie nog niet is afgerond, kunnen we starten met het Basic Package om data haalbaarheid te evalueren en pre-processing vereisten vast te stellen.
Optimaliseer je bestaande modellen om nauwkeurigheid te verbeteren of foutpercentages te verlagen?
Absoluut. Als je al een werkend baseline netwerk hebt, kan ik de architectuur beoordelen, hyperparameters optimaliseren, pipeline knelpunten oplossen of geavanceerde fusietechnieken introduceren om je foutmetingen agressief te verlagen (zoals minimaliseren van Word Error Rate).
