Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw en train aangepaste deep learning modellen met behulp van pytorch en tensorflow
Ingenieur machine learning
Machine Learning engineer met praktische ervaring in onderzoek en end-to-end ML-toepassingen.
Machine Learning | Deep Learning | Computer Vision | PyTorch | TensorFlow | FastAPI | Django
Over deze dienst
Heb je een aangepaste Deep Learning oplossing nodig voor je onderzoek, startup of bedrijf?
Ik ontwikkel nauwkeurige, schaalbare en productieklare deep learning modellen die zijn afgestemd op jouw dataset en doelen.
Diensten:
- Beeldclassificatie
- Objectdetectie
- Transfer learning & fine-tuning
- CNN & Vision Transformer modellen
- Data preprocessing & augmentatie
- Hyperparameter tuning
- Model evaluatie & optimalisatie
Modellen:
ResNet, EfficientNet, MobileNet, DenseNet, ConvNeXt, Vision Transformers (ViT), YOLO, U-Net en aangepaste neurale netwerken.
Tools:
Python, PyTorch, TensorFlow, Keras, OpenCV, NumPy, Pandas en Jupyter Notebook.
Je ontvangt:
- Schoon broncode
- Getraind deep learning model
- Prestatie rapport
- Modelgewichten
- Documentatie
- Deployment-klare API-integratie
Neem contact met me op voordat je een bestelling plaatst, zodat we je projectvereisten kunnen bespreken en de beste oplossing kunnen kiezen.
Programmeertaal:
Python
•
Colab
API's:
Overige
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
opencv
•
OpenNN
•
tensorflow
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
•
tensorflow
Mijn portfolio
Andere Data science en ML diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Aan welke soorten deep learning projecten werk je?
Ik ben gespecialiseerd in beeldclassificatie, objectdetectie, beeldsegmentatie, medische beeldanalyse, transfer learning en het ontwikkelen van aangepaste neurale netwerken met PyTorch en TensorFlow.
Welke frameworks gebruik je?
Ik werk voornamelijk met PyTorch en TensorFlow/Keras. Afhankelijk van je project gebruik ik ook OpenCV, NumPy, Pandas en andere Python-bibliotheken.
Welke pretrained modellen kun je fine-tunen?
Ik kan populaire architecturen zoals ResNet, EfficientNet, MobileNet, DenseNet, ConvNeXt, Vision Transformers (ViT), YOLO en andere geschikte modellen finetunen op basis van je projectvereisten.
Kun je het getrainde model deployen?
Ja. Premium pakketten kunnen deployment omvatten met FastAPI, Flask, Docker of Hugging Face Spaces, waardoor je model klaar is voor integratie in applicaties.
Werk je aan onderzoek of academische projecten?
Ja. Ik kan helpen bij het implementeren van deep learning modellen voor onderzoek en experimentele doeleinden.
