Ik bouw en implementeer AI image classification modellen
ML Engineer End to End AI oplossingen en deployment
Over deze dienst
Ik bouw en implementeer aangepaste AI-afbeeldingsclassificatiesystemen die automatisch afbeeldingen detecteren, classificeren en analyseren met behulp van deep learning-modellen.
Van datasetvoorbereiding tot training en deployment, ik lever een complete end-to-end oplossing die klaar is voor gebruik in de echte wereld.
Wat je krijgt:
- Aangepast afbeelding classificatiemodel (PyTorch / CNN / Transfer Learning)
- Data schoonmaak & preprocessing
- Model training & evaluatie
- Voorspellingen met confidence score
- FastAPI backend (REST API)
- Optionele web UI deployment
- Volledige broncode + documentatie
Technische stack:
Python, PyTorch, ResNet-50, EfficientNet, FastAPI, Pillow, NumPy, Hugging Face, Docker
Expertise:
- Transfer Learning
- Fijn afstemmen
- Omgaan met klasse-imbalans
- Data augmentatie
- Multi-class classificatie
- Model evaluatie
Waarom voor mij kiezen:
Ik train niet alleen modellen, ik lever complete productieklare AI-systemen die geoptimaliseerd, geïmplementeerd en volledig gedocumenteerd zijn voor gebruik in de echte wereld.
Opmerking:
Stuur me alsjeblieft een bericht voordat je bestelt om je dataset en wensen te bevestigen.
API's:
Overige
Programmeertaal:
Python
•
Colab
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
opencv
•
Excel
•
PyTorch
Frameworks:
Scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke dataset moet ik aanleveren?
Een gelabelde beelddataset met minimaal 500 afbeeldingen per klasse levert goede resultaten op. Ik kan ook adviseren over publiek beschikbare datasets als je geen eigen hebt.
Welke beeldcategorieën kan je classificeren?
Elke visuele categorie — producten, documenten, huidlaesies, dieren, handschrift, defectdetectie en meer. Als het gefotografeerd kan worden, kan het worden geclassificeerd.
Word ik eigenaar van de code en het model na levering?
Ja. Volledige broncode, getrainde modelgewichten en documentatie zijn van jou bij oplevering.
Wat als de nauwkeurigheid niet goed genoeg is?
Nauwkeurigheid hangt af van de kwaliteit en grootte van de dataset. Ik communiceer realistische verwachtingen vooraf en neem één ronde optimalisatie op in elk pakket.

