Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw aangepaste image classification, clustering en deep learning modellen in python
Data omzetten in slimme AI-oplossingen!
Ideeën omzetten in productieklare AI-oplossingen
Ik help startups, bedrijven en onderzoekers bij het bouwen van slimme AI-oplossingen met behulp van Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision e...
Over deze dienst
Heb je een op maat gemaakt Machine Learning- of Deep Learning-model in Python nodig?
Ik bouw productieklare image classification en deep learning modellen met behulp van geavanceerde architecturen CNNs, ResNet, EfficientNet, Vision Transformers (ViT) en transfer learning, ontworpen voor zowel onderzoeksnauwkeurigheid als praktische toepassing.
Wat ik lever:
- Image classification met moderne architecturen (ResNet, EfficientNet, ViT, Swin Transformer)
- Op maat gemaakte deep learning training op jouw dataset, inclusief fijn afstemmen van pretrained modellen
- Image segmentation met U-Net en DeepLabV3+
- Data preprocessing, augmentatie, feature engineering en EDA
- Volledige evaluatie: nauwkeurigheid, precisie, recall, F1-score, confusion matrix, ROC-AUC
Waarom met mij werken:
- Sterke kennis van de huidige SOTA architecturen, niet alleen legacy CNNs
- Ontwikkeld voor onderzoekers die reproduceerbare, goed gedocumenteerde experimenten nodig hebben
- Net, geoptimaliseerd PyTorch/TensorFlow-code met duidelijke evaluatierapporten
- End-to-end ondersteuning: dataset analyse, training, tuning, eindmodel
- Betrouwbare, schaalbare oplossingen voor onderzoeksartikelen, startups of zakelijke AI-producten
Stuur me een bericht voordat je bestelt, deel je dataset en use case, en ik adviseer je over de beste architectuur en aanpak voor jouw project.
Programmeertaal:
Python
•
SQL
•
Colab
•
Java
API's:
Microsoft Computer Vision AI
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
OpenNN
•
tensorflow
•
Excel
•
CVAT
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
•
tensorflow
Mijn portfolio
Andere Data science en ML diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat voor soort beeldclassificatiemodellen kun je bouwen?
Ik bouw modellen met CNNs, ResNet, EfficientNet en Vision Transformers (ViT), van eenvoudige binary classifiers tot complexe multi-class systemen, afhankelijk van jouw nauwkeurigheid en snelheidseisen.
Moet ik mijn eigen dataset aanleveren?
Ideaal gezien ja, voor de beste resultaten op jouw specifieke use case. Als je er geen hebt, kan ik helpen bij het zoeken, genereren of uitbreiden van een geschikt dataset. Stuur me een bericht om het te bespreken.
Kun je een deep learning model trainen op mijn eigen dataset?
Ja, dit is mijn kernservice. Ik verzorg preprocessing, augmentatie, training en fine-tuning op pretrained architecturen om aan jouw data te voldoen.
Welke frameworks gebruik je voor AI modelontwikkeling?
Voornamelijk PyTorch en TensorFlow, samen met scikit-learn voor klassieke ML-taken en evaluatie.
Welke evaluatiemetrics lever je?
Nauwkeurigheid, precisie, recall, F1-score, confusion matrix en ROC-AUC met een duidelijk rapport dat uitlegt wat de cijfers betekenen voor jouw use case.
Kun je een bestaand machine learning- of deep learning-model verbeteren?
Ja. Ik kan je huidige model beoordelen, knelpunten in architectuur, data of trainingsstrategie identificeren en optimaliseren voor betere prestaties.
Ontvang ik de volledige broncode?
Ja, volledig gedocumenteerd en gestructureerd zodat jij of je team het kunnen onderhouden en uitbreiden.
Kun je ook beeldsegmentatiemodellen bouwen?
Ja, ik gebruik U-Net, DeepLabV3+ en vergelijkbare architecturen voor pixel-level classificatietaken.
Kun je een onderzoeksartikel reproduceren of een specifiek AI-model implementeren?
Ja, ik kan modellen uit onderzoekspapers implementeren en aanpassen aan jouw dataset en eisen.
Kun je het getrainde model als een API deployen?
Ja, ik bied deployment support met FastAPI en Docker om je getrainde machine learning model te integreren in applicaties of productiesystemen.
