Eu farei projetos de aprendizado de máquina, aprendizado profundo ou visão computacional


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Sobre este Serviço
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Bem-vindo ao meu serviço:
Olá! Estou empolgado para oferecer minha expertise em Machine Learning, Deep Learning e Visão Computacional para te ajudar com seus projetos. Tenho graduação em Ciência da Computação e mais de 3 anos de experiência nessas áreas. Trabalhei bastante com Python, usando diversos frameworks e ferramentas para análise de dados, treinamento de modelos e muito mais.
O que eu ofereço:
Projetos de Machine Learning e Deep Learning:
- Aprendizado supervisionado, não supervisionado e redes neurais profundas incluindo CNNs, RNNs
- Regressão linear e logística, árvores de decisão, floresta aleatória, SVM, Naive Bayes, KNN, algoritmos de Gradient Boosting e métodos de ensemble.
- CNNs, RNN LSTM, Autoencoders Variacionais e Transfer Learning.
Projetos de Visão Computacional:
- Detecção de objetos em tempo real usando modelos como YOLO, SSD, VGG, Mask-RCNN e Faster-RCNN.
- Desenvolvimento de modelos de deep learning personalizados para reconhecimento facial e outras tarefas de visão computacional usando frameworks como FaceNet, dlib, OpenCV, TensorFlow
Ferramentas que uso:
- Python
- Jupyter Notebook
- Google Colab
- VS Code
- Git para controle de versão
OBSERVAÇÃO: ANTES DE FAZER SEU PEDIDO, ENTRE EM CONTATO COMIGO PARA DISCUTIR SUAS GRANDES IDEIAS
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Perguntas frequentes
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O que é aprendizado de máquina?
Machine learning é um subconjunto de inteligência artificial que envolve treinar algoritmos para aprender com os dados e fazer previsões ou decisões com base neles. Inclui técnicas como aprendizado supervisionado, não supervisionado e reforço.
O que é deep learning?
Deep learning é um subconjunto de machine learning que usa redes neurais com muitas camadas (redes neurais profundas) para modelar padrões complexos em grandes conjuntos de dados. É especialmente eficaz em tarefas como reconhecimento de imagens e fala, processamento de linguagem natural e jogos.
Como você avalia o desempenho de um modelo de machine learning?
O desempenho de um modelo de machine learning pode ser avaliado usando métricas como acurácia, precisão, recall, F1-score, erro quadrático médio e área sob a curva ROC. Validação cruzada e matrizes de confusão também são comumente usadas na avaliação.

