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Eu vou construir modelos de visão computacional e classificação de imagens
Engenheiro de IA e ML
Sou engenheiro de Machine Learning com experiência em desenvolver soluções de aprendizado de máquina, deep learning, visão computacional e processamento de linguagem natural (PLN) usando Python. Crio ...
Sobre este Serviço
Você está procurando soluções personalizadas de Visão Computacional ou Deep Learning desenvolvidas em PyTorch?
Eu me especializo em construir, ajustar e avaliar modelos de visão prontos para produção para aplicações do mundo real.
O que posso criar para você:
- Classificação de Imagens & IA Médica: CNNs, MobileNetV2, ResNet, EfficientNet.
- Detecção de Objetos: Modelos YOLO personalizados, rastreamento em tempo real e integração com OpenCV.
- Ajuste e Otimização de Modelos: Tratamento de desequilíbrio de classes, funções de perda personalizadas e otimização de limiares (maximizando Recall/Precisão).
- IA Explicável (XAI): Mapas de calor Grad-CAM espaciais para verificar visualmente as previsões do modelo.
- APIs de Inferência Personalizadas: microserviços FastAPI para implantar seus modelos.
O que você receberá:
- Notebook bem documentado no Google Colab (.ipynb) ou código fonte modular em Python (.py).
- Peso do modelo treinado (.pt / .pth) e arquivos de configuração.
- Conjunto completo de avaliação: matrizes de confusão Seaborn, relatórios de classificação e curvas de treinamento.
Por favor, entre em contato comigo antes de fazer seu pedido para discutir seu conjunto de dados e requisitos do modelo!
Meu portfólio
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Perguntas frequentes
Tradução automática
O que preciso fornecer antes de fazer um pedido?
Por favor, forneça um resumo claro dos seus objetivos de projeto e acesso ao seu conjunto de dados (ou uma amostra dele) via Google Drive, Kaggle ou Zip. Se você ainda não tiver um conjunto de dados, entre em contato comigo primeiro e posso ajudar a encontrar ou estruturar um.
Vou receber o código Python completo e os arquivos do modelo treinado?
Sim! Cada pacote inclui o notebook completo e bem documentado no Google Colab (.ipynb) ou scripts de código fonte limpos em Python (.py), juntamente com os pesos treinados do PyTorch (.pt ou .pth) e arquivos de configuração.
Você consegue lidar com conjuntos de dados pequenos e altamente desequilibrados?
Com certeza. Utilizo técnicas especializadas como ponderação de classes (pos_weight), perda focal, análise de curva de precisão-recall e otimização de limiar de decisão para garantir um desempenho forte do modelo mesmo em dados severamente desequilibrados.
Como posso saber se o modelo não é apenas uma 'caixa preta' que adivinha previsões?
Forneço mapas de calor Grad-CAM espaciais que destacam visualmente as regiões de pixels que influenciam as decisões do modelo, além de matrizes de confusão Seaborn completas e métricas de classificação (Precisão, Recall, F1-Score).
Você pode implantar o modelo como uma API para meu app web ou mobile?
Sim, no pacote Premium (ou como um complemento personalizado), posso criar um microserviço FastAPI leve para fornecer previsões diretamente ao seu aplicativo ou backend web.
