Vou desenvolver modelos de aprendizado por reforço para jogos de robótica e automação em python

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Abdullah M.

Paquistão

Eu falo Inglês, Urdu

Engenheiro de IA e ML, especialista em YOLO e Visão Computacional, pesquisador publicado

Engenheiro de IA/ML, pesquisador publicado (Sensors, MDPI), especialista em Kaggle, especialista em Roboflow. Desenvolvi o YOLO-OcuLite, que está em revisão na Nature Comms Medicine, CMPB. Visão compu...
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Sobre este Serviço

Eu crio agentes de aprendizado por reforço estáveis, otimizados e prontos para produção, para tarefas de robótica, automação, IA de jogos e simulação.


Sou Abdullah, um pesquisador de IA publicado (Sensors, MDPI), especialista em Kaggle. Implemento PPO, DQN, SAC, TD3 usando Stable Baselines3 e RLlib, não apenas tutoriais, mas sistemas reais e implantáveis.


Serviços

  • Desenvolvimento personalizado de agentes de RL: PPO, DQN, SAC, TD3, A3C
  • Simulação de robótica: PyBullet, MuJoCo, Gazebo, Isaac Gym
  • Modelagem de recompensas e design de ambientes personalizados
  • Sistemas de RL multi-agente
  • Implantação na nuvem e na borda via FastAPI ou Flask


Você recebe

  • Um agente de RL treinado com um pipeline completo de treinamento
  • Curva de recompensa e relatório de desempenho
  • Código Python limpo e documentado
  • Modelo pronto para implantação


Envie os detalhes do seu ambiente e seu objetivo antes de fazer o pedido.


"A maioria dos agentes de RL falha no mundo real. Os meus são feitos para isso."

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Tela Inteira
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Especialidade:

processamento de imagem

•

Classificação

•

agrupamento

+ 4

Linguagem de programação:

Python

•

MATLAB

•

SQL

•

Colab

•

Amazon SageMaker

APIs:

IA de Visão Computacional da Microsoft

•

Amazon Rekognition

+ 3

Ferramentas:

caderno Jupyter

•

opencv

•

fluxo tensor

•

Amazon SageMaker

+ 3

Frameworks:

Scikit-learn

•

DeepPy

•

Google ML Kit

•

keras

•

PyTorch

+ 1

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