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Vou criar modelos de visão computacional com detecção de objetos YOLO
Ahmed Dridi
Sobre este Serviço
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Engenheiro de Machine Learning com 4 meses de experiência profissional construindo sistemas de visão computacional e ML de nível de produção. Sou especializado em detecção de objetos YOLO, segmentação de instâncias e implantação de modelos que funcionam em condições do mundo real.
Conquistas recentes: Desenvolvi um sistema de detecção de produtos em tempo real atendendo buscas ao vivo, criei um sistema de detecção de danos em carros que reduziu a avaliação manual de 2 horas para 15 minutos, e implantei uma pipeline de detecção de fraudes identificando mais de 45.000 reivindicações suspeitas.
Entrego soluções completas: treinamento de modelos, otimização para produção (redução de 40% na latência), implantação com FastAPI, containerização com Docker e integração com banco de dados. Cada projeto inclui métricas de desempenho, código fonte e documentação.
Se você precisa de detecção de objetos, classificação de imagens, detecção de fraudes ou uma pipeline completa de ML, construo sistemas que escalam. Vamos transformar seus dados em soluções inteligentes.
Conheça mais sobre Ahmed Dridi
Ahmed Dridi
Full Stack AI Developer
- A partir deTunísia
- Membro desdeout. de 2025
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Inglês
ML Engineer from Tunis | ESPRIT student | 4 months professional experience
Building production AI: computer vision, deep learning, deployment.
Prevented €45K+ fraud | 87% faster assessments | 95% accuracy
YOLO | TensorFlow | PyTorch | FastAPI | Docker | AWS
Production-ready code + documentation guaranteed.
Certified: Deep Learning (NVIDIA), NLP, AWS AI.
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Perguntas frequentes
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Em qual formato devo fornecer meu conjunto de dados?
Aceito conjuntos de dados em qualquer formato comum: imagens em pastas (JPG, PNG), formato COCO, Pascal VOC ou até imagens brutas em arquivo ZIP. Se seus dados não estiverem anotados, posso te orientar sobre ferramentas de anotação (Roboflow, Label Studio, CVAT). Para melhores resultados, forneça pelo menos 200-500 imagens por categoria, embora eu
Quanto tempo leva o treinamento do modelo?
O tempo de treinamento depende do tamanho do conjunto de dados e do hardware. Prazos típicos: 500 imagens = 2-3 dias, mais de 1000 imagens = 5-7 dias. Conjuntos maiores podem levar mais tempo. Sempre forneço um prazo personalizado após revisar seu conjunto de dados. Nota: os tempos de entrega do Fiverr (7/10/14 dias) incluem treinamento, otimização e implantação.
Meu modelo vai funcionar com dados do mundo real fora do meu conjunto de treinamento?
Sim, esse é o objetivo. Otimizei modelos especificamente para desempenho no mundo real usando técnicas como aumento de dados, filtragem temporal e limiar de confiança. Meus modelos são testados para generalização. No entanto, se seus dados de teste forem drasticamente diferentes dos dados de treinamento (iluminação diferente, etc.), o desempenho pode variar.
E se a precisão do modelo não for boa o suficiente?
Estou comprometido com resultados. Se a precisão estiver abaixo do esperado, vou diagnosticar o problema — geralmente é a qualidade do conjunto de dados, desequilíbrio de classes ou dados insuficientes. Proporei soluções como mais dados de treinamento, aumento de dados, ajuste de hiperparâmetros ou tentativa de uma arquitetura diferente. Iterações adicionais podem ser necessárias.
