Ik bouw machine learning en deep learning modellen met mlops
Machine Learning en Python Expert AI Solutions Developer
Over deze dienst
Heb je een machine learning expert nodig om AI-modellen te bouwen, trainen en in productie te nemen?
Ik ontwikkel op maat gemaakte machine learning en deep learning oplossingen, van data preprocessing tot deployment, met gebruik van industry-standard tools en best practices.
Wat ik aanbied:
- Machine Learning: Classificatie, regressie, clustering en voorspellende analyse met Scikit-learn, Random Forest, SVM en GridSearchCV tuning.
- Deep Learning: Neurale netwerken met TensorFlow/Keras voor complexe voorspellingstaken.
- MLOps & Deployment: Model deployment via Flask/FastAPI, cloud hosting, API-integratie en CI/CD pipelines.
- Data Preprocessing: PCA, feature scaling en encoding voor maximale nauwkeurigheid.
- Documentatie: Duidelijke uitleg van modellogica en prestatie-indicatoren.
Mijn proces: begrijp je data, engineer features, bouw en evalueer het model, deploy via API/cloud, lever volledige documentatie en broncode.
Praktijkervaring omvat het detecteren van elektriciteitsdiefstal en gezondheidszorg classificatiesystemen die sterke theorie combineren met productiegerichte uitvoering.
Neem contact met me op voordat je bestelt om je project te bespreken!
#machinelearning #deeplearning #mlops #python #scikitlearn #tensorflow #datascience #predictive
Programmeertaal:
Python
•
SQL
•
MLflow
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
API's:
Microsoft Computer Vision AI
•
Google Cloud Vision API
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
opencv
•
tensorflow
•
MLflow
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke gegevens heb je van mij nodig om aan de slag te gaan?
Ik heb jouw dataset (of databeschrijving), het probleem dat je wilt oplossen (classificatie, voorspelling, etc.) en je gewenste outputformaat nodig. Als je nog geen data hebt, kan ik je ook begeleiden bij het verzamelen ervan.
Welke programmeertaal en tools gebruik je?
Ik gebruik vooral Python met Scikit-learn, TensorFlow/Keras, Pandas en NumPy. Voor deployment gebruik ik Flask/FastAPI samen met cloudplatforms voor hosting.
Kun je het model deployen zodat ik het in mijn app of website kan gebruiken?
Ja! In mijn Standaard- en Premium-pakketten deploy ik het model via API (Flask/FastAPI) zodat het direct in jouw applicatie of website geïntegreerd kan worden.
Krijg ik de broncode en documentatie?
Ja, alle pakketten bevatten de volledige broncode. Documentatie die de modellogica, architectuur en prestatie-indicatoren uitlegt, is inbegrepen op basis van jouw gekozen pakket.
Hoe zorg je dat het model goed presteert op mijn specifieke data?
Ik gebruik juiste data preprocessing, feature engineering en hyperparameter tuning (GridSearchCV) om de prestaties te optimaliseren, samen met cross-validation om te zorgen dat het model goed generaliseert naar nieuwe data

