Ik bouw en zet deep learning modellen in voor productiegebruik
Over deze dienst
Ik bouw, train en zet op maat gemaakte neural networks in met behulp van machine learning en deep learning modellen met Python, TensorFlow, Pytorch, Sklearn en meer. Van data preprocessing tot modeloptimalisatie en productie-implementatie, ik lever nauwkeurige, schaalbare en goed gedocumenteerde ML-oplossingen. Perfect voor AI voor wetenschap, voorspellende analytics, automatisering en AI-gedreven toepassingen.
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat heb je nodig om te beginnen?
Ik heb je dataset nodig (CSV, Excel, etc.), een duidelijke omschrijving van je probleem en je doelen (bijvoorbeeld classificatie, regressie, voorspelling). Als je nog geen data hebt, kan ik helpen deze te vinden of te simuleren.
Welke tools en libraries gebruik je?
Ik gebruik Python met libraries zoals scikit-learn, XGBoost, Pandas, NumPy, TensorFlow, Keras en Matplotlib. Ik kan ook werken met PMML voor modelportabiliteit.
Kun je werken met engineering- of simulatiegegevens?
Ja! Ik ben gespecialiseerd in het gebruik van machine learning voor engineering, simulatie en materialen data (bijvoorbeeld FEA/CFD-resultaten, materiaaleigenschappen, logbestanden, etc.).
Geef je de broncode door?
Ja. Alle pakketten bevatten de broncode. Je krijgt schone, goed gedocumenteerde Python-scripts of Jupyter-notebooks.
Kun je het model naar de cloud of als API deployen?
Ja, in het Premium pakket of als extra. Ik kan modellen deployen met Flask, FastAPI of cloudplatforms zoals Heroku of Render.

