Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik werk aan computer vision en deep learning met python
Senior Full Stack Developer en Data Scientist
Ik ben Obaid Ur Rahman Zia, CEO van Plivix Technologies. Wij bouwen schaalbare web- en mobiele applicaties met Next.js, React, React Native, Node.js, MongoDB, Tailwind CSS en moderne cloud tools.
Ik ...
Niveau 1
Voldoet aan bepaalde prestatiecriteria en toont een sterke potentie op de marktplaats.
Over deze dienst
Ik heb een masterdiploma in informatica, gespecialiseerd in Deep Learning en Computer Vision. Ik heb uitgebreide ervaring met verschillende computer vision projecten met Python en OpenCV.
Mijn expertise in deep learning omvat:
- Convolutional Neural Networks (CNNs)
- Facenet
- Faster R-CNN
- YOLO
- Generative Adversarial Networks (GANs)
- En vele andere CNN-gebaseerde architecturen
Ik ben ook bedreven in traditionele computer vision methoden zoals:
- SIFT
- HOG
- Hough Transformatie
- RANSAC
- Morfologische operaties
- Contourdetectie
- Beelddrempeling
- En meer
Ik gebruik regelmatig libraries zoals NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, TensorFlow, Scikit-learn en OpenCV, en werk in omgevingen zoals Anaconda en PyCharm.
Stuur me een bericht voordat je je bestelling plaatst, zodat ik de workload kan beoordelen en een juiste prijs kan geven.
Mijn portfolio
Andere Data science en ML diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat is Deep Learning?
Deep Learning is een vorm van machinaal leren waarbij gebruik wordt gemaakt van gelaagde neurale netwerken om automatisch kenmerken uit data te leren, in tegenstelling tot traditionele methoden waarbij handmatige kenmerkextractie vereist is.
Wat zijn CNN's en wat is hun rol in Computer Vision?
Convolutionele neurale netwerken (CNN's) worden gebruikt voor het analyseren van visuele gegevens door automatisch kenmerken zoals randen en vormen te detecteren. Hierdoor zijn ze essentieel voor taken zoals beeldclassificatie en objectdetectie.
Wat is Transfer Learning?
Bij transfer learning wordt een vooraf getraind model aangepast aan een nieuwe, gerelateerde taak. Hierdoor verloopt de training sneller en worden de prestaties verbeterd, vooral bij beperkte gegevens.
