Ik bouw end-to-end ai ml apps website saas train aangepaste modellen

Ik bouw productieklare ML-modellen die echte zakelijke problemen oplossen, van begin tot eind. Stuur me je dataset (of geef toegang) en ik verzorg het schoonmaken, labelrichtlijnen, feature engineering, modelkeuze, training, validatie, hyperparameter tuning en deployment met een schaalbare inference endpoint. Ik focus op meetbare resultaten: hogere nauwkeurigheid, snellere inferentie en robuuste monitoring zodat modellen betrouwbaar blijven in productie.

Wat je krijgt: data audit & schoonmaakscripts, EDA-rapport, getraind model (PyTorch/TensorFlow/sklearn), evaluatiemetrics & testsetresultaten, reproduceerbare training notebook, containerized API (FastAPI + Docker), deploymentgids (AWS/GCP/Azure of Docker image) en basis monitoring + retrainingsplan. Ik werk met tabulaire data, tekst (NLP) en beeldtaken (classificatie, detectie). Ik leg de trade-offs uit (latentie vs kosten) en lever productieklare code en documentatie, geen academische speeltjes, maar bruikbaar productwerk.