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Vou construir um modelo de IA de aprendizado profundo para classificação e diagnóstico de imagens médicas
Machine Learning, Deep Learning, GenAI, Visão Computacional,
Sou um Cientista de Dados especializado em Python, Scikit-learn, Pandas, NumPy e Streamlit. Crio modelos preditivos, sistemas de regressão e classificação, e soluções de previsão de séries temporais u...
Sobre este Serviço
Você está procurando uma classificação de imagens médicas precisa e confiável usando IA de aprendizado profundo?
Vou criar um modelo personalizado de IA de aprendizado profundo para analisar e classificar imagens médicas como raios-X, ressonâncias magnéticas e escaneamentos de lesões de pele, ajudando pesquisadores, clínicos e startups de tecnologia em saúde a tomarem decisões mais rápidas e baseadas em dados.
O que eu ofereço:
Classificação de imagens usando CNN (ResNet, VGG, EfficientNet)
Detecção de doenças binária e multiclasse
Transfer learning para alta precisão em conjuntos de dados pequenos
Matriz de confusão, relatórios de precisão e perda
Código Python limpo e bem comentado
Exportação do modelo (formato H5 / SavedModel)
Ferramentas e Frameworks:
TensorFlow, Keras, OpenCV, NumPy, Matplotlib
Por que me escolher?
Sou especialista em projetos de imagens médicas com experiência prática real. Entrego modelos prontos para produção com documentação completa para que você saiba exatamente o que foi criado.
Me envie uma mensagem antes de fazer seu pedido para discutir seu dataset e suas necessidades.
Vamos criar algo que realmente faça a diferença na saúde.
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Q1: Com que tipo de imagens médicas você pode trabalhar?
Posso trabalhar com raios-X, ressonâncias magnéticas, tomografias, imagens de lesões de pele, lâminas de histopatologia e imagens de retina. Desde que seus dados estejam em formatos padrão de imagem (JPG, PNG, DICOM), posso construir um modelo ao redor deles.
Q2: E se eu não tiver um grande dataset?
Sem problemas. Uso técnicas de transfer learning com modelos pré-treinados como ResNet e EfficientNet, que são especificamente projetados para oferecer alta precisão mesmo em conjuntos de dados pequenos.
Q3: O que vou receber como entrega final?
Você receberá o arquivo do modelo treinado (H5 ou SavedModel), código fonte completo em Python, um relatório de desempenho incluindo curvas de precisão e perda, matriz de confusão e um arquivo README explicando como usar o modelo.
Q4: Preciso preparar meu dataset antes de fazer o pedido?
Idealmente sim — as imagens devem estar organizadas em pastas rotuladas. Mas se precisar de ajuda com preparação ou anotação do dataset, envie uma mensagem primeiro e posso incluir como um complemento.
