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Vou desenvolver soluções de aprendizado de máquina, aprendizado profundo e visão computacional
Engenheiro de Software, Automação em Python, Desenvolvimento Web e Debugging
Sou um Engenheiro de IA e Cientista de Dados baseado em Python, especializado em Machine Learning, Deep Learning e Visão Computacional. Eu crio pipelines de ponta a ponta usando PyTorch, TensorFlow e ...
Sobre este Serviço
Procurando uma solução personalizada em Machine Learning, Deep Learning ou Computer Vision?
Sou Cientista de Dados e Engenheiro de IA especializado em pipelines de ML de ponta a ponta, sistemas de Computer Vision e modelagem preditiva. Construo modelos robustos com código limpo e documentado.
Meus serviços:
- Computer Vision: Detecção de Objetos (YOLOv8), Classificação de Imagens (CNN, ResNet), Segmentação e OpenCV.
- Deep Learning: Redes Neurais com PyTorch, TensorFlow e Keras.
- Modelagem Preditiva: Classificação, Regressão e Previsão de Séries Temporais usando XGBoost, LightGBM e Scikit-learn.
- Preparação de Dados: Limpeza, EDA, Engenharia de Features e Visualizações.
- Avaliação de Modelos: Hyperparameter Tuning, Matriz de Confusão e ROC-AUC.
Pilha de Tecnologias:
Python | PyTorch | TensorFlow | OpenCV | Scikit-learn | YOLO | Pandas | NumPy
Por que me escolher?
- Jupyter Notebook limpo e modular (.ipynb).
- Modelos confiáveis com validação adequada e sem vazamento de dados.
- Entrega rápida e consultoria pós-pedido.
Perguntas frequentes
Tradução automática
O que você entregará ao finalizar o projeto?
Você receberá um Jupyter Notebook limpo e bem comentado (.ipynb), os pesos/arquivos do modelo treinado (.pkl, .h5 ou .pt) e gráficos de avaliação de desempenho.
Você consegue treinar modelos personalizados de Computer Vision como YOLO ou CNN nas minhas imagens?
Sim! Posso anotar, pré-processar, aumentar e treinar arquiteturas personalizadas de YOLOv8 ou CNN no seu dataset proprietário para classificação, detecção de objetos ou rastreamento.
E se eu ainda não tiver um dataset limpo?
Eu trabalho com datasets brutos e ruidosos, incluindo imputação de valores ausentes, codificação categórica, escalonamento de features e análise exploratória de dados (EDA).
