Ik bouw een aangepaste machine learning mvp

Ja. Voor prototypes begin ik vaak met open datasets (Kaggle, HuggingFace, publieke APIs) die passen bij jouw use case, zodat je het concept kunt valideren voordat je investeert in data verzamelen. Als het werkt, plannen we de data strategie voor v2. Stuur me een bericht met het probleem dat je oplost.

Deze dienst bouwt een ML prototype of MVP vanaf nul — model, demo, API. De fine-tuning dienst is specifiek voor het aanpassen van grote open-source LLMs (Llama, Mistral) aan jouw domein met LoRA/QLoRA. Als je niet zeker weet welke geschikt is, stuur me je use case en ik wijs je de juiste aan.

Ja, dat is het punt. Ik bouw prototypes op dezelfde manier als ik productie systemen bouw — schone code, echte evaluatie, Docker-klaar. De Premium tier is al productie-klaar. Voor Basic/Standard betekent opschalen later het toevoegen van monitoring, retraining pipelines en load handling, niet herschrijven.

Geen probleem. Ik werk met beide — XGBoost en scikit-learn waar ze passen, PyTorch en HuggingFace transformers waar ze niet passen. Ik adviseer de eenvoudigste aanpak die jouw probleem oplost. Deep learning op elke probleem gooien maakt prototypes duur en traag.

Ja, ik onderteken graag een NDA voordat je gevoelige informatie deelt. Stuur het me gewoon voordat we starten. Voor de meeste prototypes dekken de standaard Fiverr voorwaarden vertrouwelijkheid, maar een aangepaste NDA is ook prima als je juridische team dat vereist.

Hangt af van het probleem. Klassieke ML kan werken met een paar honderd schone voorbeelden; deep learning wil meestal duizenden. Als je daaronder zit, kunnen we transfer learning, data augmentation of synthetische data gebruiken. Stuur me wat je hebt en ik vertel je eerlijk of het genoeg is.