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Vou criar modelo de IA para classificação de imagens, detecção de objetos e reconhecimento facial
Especialista em Data Science, LLMs e Full Stack, onde o código faz chats
Olá! Sou um entusiasta de tecnologia com habilidades em LLMs (Modelos de Linguagem Grande), Data Science e Desenvolvimento Web Full Stack. Adoro trabalhar em projetos envolvendo aprendizado de máquina...
Nível 2
Atendeu a critérios de alto desempenho e tem um histórico comprovado de atendimento às expectativas dos clientes.
Sobre este Serviço
Você está procurando um especialista em Visão Computacional para criar um sistema personalizado de Classificação de Imagens, Detecção de Objetos ou Reconhecimento Facial? Você encontrou o vendedor certo.
Eu me especializo em construir modelos de deep learning prontos para produção usando PyTorch, TensorFlow,
YOLOv8/YOLOv9 e OpenCV treinados com seus dados e entregues com código Python limpo e bem documentado.
O QUE EU FAÇO PARA VOCÊ:
Classificação de Imagens
- Modelos personalizados de CNN ou ResNet, EfficientNet, ViT ajustados
- Classificação multi-classe e multi-label
- Modelos de alta precisão
Detecção de Objetos
- Detecção em tempo real com YOLOv8 / YOLOv9 / Faster R-CNN
- Treinamento de classes personalizadas no seu conjunto de dados
- Detecção em vídeos e transmissões ao vivo
Reconhecimento Facial
- Detecção, alinhamento e reconhecimento
- Sistemas baseados em DeepFace, FaceNet, ArcFace
- Webcam em tempo real
Serviços de Pipeline Completo
- Coleta de dados, orientação de rotulagem e aumento de dados
- Treinamento, avaliação e otimização de modelos
- Implantação de API REST (FastAPI / Flask)
- Exportação para ONNX
POR QUE OS CLIENTES ME ESCOLHEM:
Mais de 3 anos de experiência prática em ML/DL
Certificado pela DeepLearning.ai
Cada entrega inclui código, arquivo do modelo, requirements.txt e relatório de avaliação
Por favor, envie uma mensagem antes de fazer o pedido.
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Quantas classes você pode classificar com aprendizado de máquina?
Até 1.000 aulas podem ser classificadas com aprendizado de máquina!
Você pode personalizar o sistema de reconhecimento facial para qualquer animal vivo?
Sim! Posso com conjuntos de dados adequados.
Você pode construir um sistema de reconhecimento facial para atendimento?
Sim. Claro, posso construir um sistema de reconhecimento facial para atendimento.
Quais frameworks você usa para construir esses modelos?
Eu uso principalmente PyTorch e TensorFlow/Keras. Para detecção de objetos, utilizo YOLOv8/YOLOv9, e para classificação, faço fine-tuning em modelos como ResNet, EfficientNet e ViT, dependendo dos requisitos de precisão.
Preciso fornecer meu próprio dataset?
Não necessariamente. Posso trabalhar com seus dados, usar datasets abertos ou ajudar na coleta e estratégias de aumento de dados. Se você tiver um dataset pequeno, aplico transfer learning para maximizar a precisão.
Em que formato o modelo será entregue?
Entrego modelos em .pt (PyTorch), .h5 ou SavedModel (TensorFlow), e também posso exportar para ONNX para implantação multiplataforma. Scripts de inferência em Python e requirements.txt estão sempre incluídos.
Você consegue implantar o modelo em uma nuvem ou aplicativo web?
Sim, no pacote Premium eu construo e implanto via FastAPI ou Flask e posso hospedar na AWS, GCP ou Hugging Face Spaces. Um link de demonstração ao vivo é fornecido para testes.
Qual precisão posso esperar?
A precisão depende da qualidade dos dados e da complexidade das classes. Com um dataset limpo de mais de 500 imagens por classe, a precisão típica fica entre 90% e 97%. Sempre compartilho um relatório completo de avaliação (matriz de confusão, F1, mAP) com cada entrega.
