Ik doe data science machine learning deep learning projecten

Data omzetten in bruikbare inzichten met geavanceerde AI en Machine Learning oplossingen

Ik bied volledige Deep Learning en Machine Learning oplossingen om data te analyseren, processen te automatiseren en datagedreven beslissingen te nemen. Ik heb expertise in het omgaan met complexe data pipelines, feature engineering, modeltraining en tuning voor maximale efficiëntie en nauwkeurigheid.

Ik specialiseer me in de volgende geavanceerde technieken:

• Deep Reinforcement Learning (DRL)
• Generative Adversarial Networks (GANs)
• Transfer Learning met pretrained modellen
• Attention Mechanisms en Transformers (BERT, GPT)
• Neural Architecture Search (NAS)
• Stochastic Gradient Langevin Dynamics (SGLD)
• Quantum Machine Learning
• 
  

Ik gebruik deze modellen afhankelijk van jouw probleemstelling:

• Reinforcement Learning (Q-learning, Deep Q Network)
• Autoencoders (Dimensionality Reduction, Anomaly Detection)
• Hidden Markov Models (HMM)
• AdaBoost, Gradient Boosting en LightGBM
• Bayesian Networks
• Stochastic Gradient Descent (SGD)
• t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)
• Self-Organizing Maps (SOM)
• LLM

Tools

• Python
• Jupyter Notebook
• Google Collab
• PyCharm