Ik optimaliseer en finetune je machine learning model

Waarom voor mij kiezen?

Heb je een machine learning model dat niet goed presteert? Zit je nauwkeurigheid onder de 90%? Is inferentie te langzaam voor productie?

Ik specialiseer me in het diagnosticeren, optimaliseren en finetunen van ML-modellen om maximale prestaties te halen. Met jarenlange ervaring in het trainen van complexe modellen op uitdagende datasets, waaronder aangepaste YOLO-architecturen, medische beeldvorming en objectdetectie, weet ik precies wat nodig is om een model van "goed genoeg" naar "productieklaar" te brengen.

Ik werk met:

• Computer Vision (CNN, YOLO, Vision Transformers)
• Classificatie- & Objectdetectiemodellen
• Anomalie-Detectie & Aanbevelingssystemen
• Tabulaire data (XGBoost, Random Forest, Neural Networks)
• Deep Learning (PyTorch, TensorFlow, Keras)
• Scikit-learn & Traditionele ML-modellen

 Mijn proces

1. Diagnostische beoordeling

Ik evalueer je model grondig om knelpunten te identificeren:

• Overfitting of underfitting problemen
• Suboptimale hyperparameters
• Gaten in data kwaliteit en preprocessing
• Beperkingen in inferentiesnelheid

2. Optimalisatie & finetuning

Met geavanceerde technieken om de prestaties te verbeteren:

• Hyperparameter optimalisatie (Optuna, Grid Search, Bayesian)
• Learning rate scheduling (Cosine Annealing, ReduceLROnPlateau)
• Regularisatie