Vou construir modelos de visão computacional e aprendizado de máquina preditivo

Um modelo que alcança 95% de acurácia em um notebook e 60% nos seus dados reais não é um modelo — é uma falha na validação do split.

Eu crio modelos que resistem fora do notebook e reportam os números que realmente importam, não o que parece melhor.

Sou engenheiro de ML com mais de 4 anos de experiência em ML de produção. Já entreguei: análise radiográfica com 95% de precisão que reduziu o tempo de diagnóstico em 40%, classificação CNN com 92% usando TensorRT, e um modelo de churn com XGBoost com 87%.

O QUE EU CONSTRUO

Classificação de imagens, detecção de objetos, segmentação, OCR

Inspeção de defeitos e qualidade

Previsão de churn, demanda e risco

Previsão de séries temporais e regressão tabular

COMO EU TRABALHO

Métricas por classe e matrizes de confusão, não um número só

Validação adequada com hold-out — sem vazamentos, sem treinar no teste

Augmentação e transfer learning quando os dados rotulados são limitados

Otimização de inferência para hardware acessível

Resposta honesta se seus dados não suportarem a precisão

STACK

PyTorch, TensorFlow, Scikit-Learn, XGBoost, OpenCV, YOLO, ONNX, TensorRT, FastAPI, Docker, AWS/GCP/Azure

Me envie uma mensagem com o que você quer prever e quais dados você tem. Se o dataset não suportar, prefiro te falar agora do que depois de você pagar.