Vou construir modelos de aprendizado de máquina para seus dados de sensor e séries temporais

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jonashagen
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Jonas H.
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build machine learning models for your sensor and time series data
Tela Inteira
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Sobre este Serviço

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Engenheiro de IA aplicada (M.Sc. em Informática) com experiência real em P&D industrial, não um freelancer de modelo.

Eu construo e avalio modelos de aprendizado de máquina com foco em dados de sensor, IMU e séries temporais. Meu background: P&D em um fabricante líder de sensores, graduação em Engenharia de Mecatrônica e uma patente em reconhecimento de atividades baseado em sensor. Entendo tanto a física do sinal quanto o código do modelo.

O que posso fazer por você:

  • Classificação e detecção de anomalias em dados de sensor / acelerômetro / séries temporais
  • Engenharia de features e processamento de sinais (filtragem, janelamento, FFT)
  • Treinamento e avaliação de modelos (scikit-learn, PyTorch/TensorFlow)
  • Código Python limpo, documentado + um relatório explicando os resultados

O que preciso de você: seu conjunto de dados (CSV/Parquet), uma descrição do objetivo e quaisquer labels que você tenha.

Não tem certeza se seu problema se encaixa? Me envie uma mensagem primeiro, vou te dizer honestamente se ML é a ferramenta certa.

  • AI engine

    • GPT
    • Gemini
    • fluxo tensor

  • Linguagem de programação

    • C++
    • JAVA
    • Python
    • TypeScript
    • React
    • PyTorch
    • Tensorflow
    • keras

Conheça mais sobre Jonas H.

Jonas H.

Applied AI and Automation Engineer

  • A partir deAlemanha
  • Membro desdefev. de 2019
  • Responde em aprox.:7 horas

  • Idiomas

    Alemão, Inglês
Applied AI engineer with an M.Sc. in Informatics (Applied Artificial Intelligence) and a Mechatronics background. I work in industrial R&D on robotics, sensor systems, and test automation, and hold a patent in sensor-based activity recognition. I build machine learning solutions for sensor, IMU, and time-series data — combining a real understanding of the physics with clean, production-grade code.

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