Ik bouw beeldclassificatie en machine learning modellen in python
Over deze dienst
Ben je op zoek naar een nauwkeurige oplossing voor image classification, computer vision of machine learning ontwikkeld in Python?
Ik bouw, train, evalueer en verbeter machine learning- of deep learning-modellen op basis van jouw dataset en projectvereisten. Ik heb praktische ervaring met image classification, object detection, brand- en rookdetectie, voertuigherkenning, data preprocessing, modelevaluatie en AI-toepassingen ontwikkelen.
Mijn diensten omvatten:
Image en multi-class classification
Computer vision en object detection
Machine learning modelontwikkeling
CNN en transfer learning modellen
Data cleaning en preprocessing
Exploratieve data-analyse en visualisatie
Feature engineering en modelkeuze
Hyperparameter tuning
Precisie, recall, F1-score en confusion matrix
Python scripts en Jupyter Notebook
Integratie van modellen met Flask of FastAPI
Goed gedocumenteerde broncode en documentatie
Technologieën:
Python, TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn, OpenCV, Pandas, NumPy, Matplotlib en YOLO.
Elk project heeft andere eisen. Stuur me gerust een bericht met jouw dataset en verwachte output voordat je een bestelling plaatst.
Programmeertaal:
Python
•
MATLAB
Frameworks:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
opencv
•
OpenNN
•
tensorflow
•
Colab
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Ontwikkel je image classification modellen?
Ja. Ik ontwikkel binary, multi-class en multi-label image classification modellen met CNNs, transfer learning, TensorFlow, Keras of PyTorch.
Kun je werken met mijn eigen dataset?
Ja. Deel alsjeblieft het datasetformaat, de grootte, de klassen en de verwachte resultaten voordat je bestelt.
Geef je de broncode?
Ja. Je ontvangt goed georganiseerde en commentaar gevulde Python code of een Jupyter Notebook.
Kun je een bestaand model verbeteren?
Ja. Ik kan je model analyseren, preprocessing problemen oplossen, parameters afstemmen, evaluatie verbeteren en overfitting verminderen waar mogelijk.
Zeker je een bepaalde nauwkeurigheid garanderen?
Geen vaste nauwkeurigheid kan worden gegarandeerd voordat de dataset is geïnspecteerd. De uiteindelijke prestaties hangen af van data kwaliteit, hoeveelheid, klassenbalans, labeling en taakcomplexiteit.

