Ik doe deep learning, machine learning, computer vision, python projecten

Ik ben een gespecialiseerde Machine Learning Engineer die zich richt op high-performance Real-Time Computer Vision en Power Sports Analytics. Ik bouw low-latency pipelines die ruwe video omzetten in tactische intelligence met behulp van state-of-the-art detectie, tracking en gedragsanalyse.

Core expertise: Vision & Motion Intelligence

• Sports Analytics: Expertise in actieherkenning, atleetbiomechanica en play-by-play analyse met spatio-temporale modellen.
• Real-Time Tracking: Bedreven in YOLO (v8-v11/World), DeepSORT en ByteTrack voor objectmonitoring met hoge snelheid.
• Foundation Models: Gebruikmakend van SAM (Segment Anything), CLIP en Florence-2 voor zero-shot classificatie en nauwkeurige visuele segmentatie.
• Generative & Multimodal AI: Fijn afstemmen van LLaVA, Stable Diffusion en Llama 3.2 voor synthetische data generatie en visueel redeneren.

Technische stack & MLOps

• Frameworks: PyTorch, TensorFlow, OpenCV, FastAPI.
• Workflow: Volledige MLOps levenscyclus met DVC, MLflow, Docker en GitHub CI/CD.
• Cloud: Deployment op AWS SageMaker, Azure en RunPod voor serverless GPU-scaling.

Wil je dat ik een specifieke case study verfijn voor een real-time camera toepassing?