Terug naar projecten
Deep learning

Custom CNN Development

Eigen convolutionele neural networks bouwen en verbeteren voor visuele classificatietaken.

Projectoverzicht

Categorie
Deep learning
Stack
PythonCNNDeep learningData preprocessingModel evaluationValidation

Highlights

  • Eigen CNN-architecturen ontworpen en iteratief verbeterd
  • Hands-on ervaring met preprocessing, training, validatie en deployment-denken
  • Aandacht voor regularisatie, trainingkeuzes en evaluatie
  • Sterkere basis in deep learning en modelgeneralisatie

Context

Een goed model vraagt meer dan lagen stapelen: architectuur, regularisatie en evaluatie moeten samen kloppen.

Aanpak

Iteratief CNN-architecturen ontwerpen, trainen, valideren en verbeteren binnen een volledige ML-pipeline.

Technologieën

De gebruikte stack is gekozen rond de technische kern van het project: AI, optimalisatie, software engineering of webontwikkeling.

PythonCNNDeep learningData preprocessingModel evaluationValidation

Resultaat

Betere grip op hoe convolutionele lagen, pooling, activaties en trainingkeuzes modelprestaties beïnvloeden.

Wat ik geleerd heb

Dieper begrip van neural network design en de praktische valkuilen bij training en generalisatie.