Ik doe machine learning, llm en data science projecten met python

Sommige informatie is automatisch vertaald.

Pakistan

Ik spreek Punjabi, Urdu, Engels, Hindi

AI en ML Engineer: Chatbots, NLP, Computer Vision of Voorspellingen

Ik ben een gepassioneerde Machine Learning & AI Engineer met expertise in Deep Learning, NLP, Computer Vision en Data Science. Ik specialiseer me in het maken van AI-chatbots, voorspellende modellen e...
Over deze dienst

Hoi! Ik ben Muhammad Mahad, een gepassioneerde Machine Learning & AI Engineer met 1-2 jaar praktische ervaring in het bouwen van slimme, data-gedreven oplossingen. Ik help om ruwe data om te zetten in echte bedrijfswaarde met de nieuwste AI & ML technieken en best practices.

Ik ben gespecialiseerd in:

  • Machine Learning & Deep Learning: classificatie, regressie, clustering, voorspellingen met TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn
  • Natural Language Processing (NLP): sentimentanalyse, chatbots, tekstclassificatie, taalvertaling met Transformers & Hugging Face
  • Computer Vision: objectdetectie, beeldherkenning, anomalie- & gezichtsdetectie met OpenCV & YOLO
  • Aanbevelingssystemen & Data-analyse: data preprocessing, visualisatie, inzichten met Pandas, NumPy, Matplotlib & Seaborn

Wat ik aanbied:

  • Schoon & geoptimaliseerde ML/AI-modellen
  • Broncode & documentatie (op aanvraag)
  • Fijn afstemmen, testen & deployment ondersteuning
  • API-integratie & cloud deployment (AWS, GCP)
  • Duidelijke communicatie & tijdige levering
  • Op maat gemaakte AI-oplossingen die aansluiten bij jouw bedrijfsbehoeften, voor meer efficiëntie, automatisering en besluitvorming

Mijn doel is om data om te zetten in slimme oplossingen die echte impact maken en jouw bedrijf laten groeien.

Expertise:

Afbeeldingenverwerking

Classificatie

clustering

Programmeertaal:

Python

MATLAB

SQL

Colab

Amazon SageMaker

Frameworks:

Scikit-learn

Google ML Kit

keras

PyTorch

Panda

API's:

Google Cloud Vision API

Overige

Tools:

Jupyter-notitieboek

opencv

tensorflow

Excel

MLflow