Vou construir um modelo de classificação de imagens personalizado usando CNN e tensorflow
Sobre este Serviço
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Você está procurando um Engenheiro de IA confiável para criar um modelo de classificação de imagens personalizado para seu projeto?
Eu me especializo em construir modelos de visão computacional prontos para produção usando TensorFlow, Keras e PyTorch, desde o pré-processamento de dados até um modelo totalmente treinado e avaliado que você pode realmente usar.
O que eu ofereço:
Modelo CNN personalizado treinado com seu conjunto de dados
Pipeline de pré-processamento e aumento de dados
Relatório completo de avaliação (acurácia, F1-score, AUC, matriz de confusão)
Código limpo, documentado e pronto para rodar
Visualizações de explicabilidade Grad-CAM opcionais (Premium)
Resultados comprovados:
Já criei e implementei classificadores incluindo um detector de pneumonia em raio-X de tórax (91,67% de acurácia, AUC 0,9698) e um sistema de detecção de incêndios florestais por satélite (AUC 0,995, F1 0,96), ambos ao vivo e demonstrados publicamente no Hugging Face.
Por que trabalhar comigo:
- Projetos reais implementados, não apenas tutoriais
- Comunicação clara e entrega rápida
- Código + documentação que você realmente consegue entender e reutilizar
Ferramentas que uso: TensorFlow, Keras, PyTorch, OpenCV, Scikit-learn
Envie uma mensagem com os detalhes do seu conjunto de dados antes de fazer o pedido, se estiver em dúvida sobre qual pacote se encaixa no seu projeto, ficarei feliz em aconselhar.
Conheça mais sobre Mansoor Ali
- A partir dePaquistão
- Membro desdejul. de 2025
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Inglês, Urdu, Hindi
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Perguntas frequentes
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Em qual formato devo enviar meu conjunto de dados?
Imagens organizadas em pastas por classe (por exemplo, "gato/", "cachorro/") funcionam melhor, ou um CSV com caminhos de imagens e rótulos. Também posso trabalhar com conjuntos de dados do Kaggle, Roboflow ou sua própria coleção, basta compartilhar a estrutura e eu te guio.
Quanto de dado preciso fornecer?
Para resultados sólidos, recomendo pelo menos 200–300 imagens por classe, embora eu possa trabalhar com conjuntos menores também (os resultados podem variar com dados muito limitados). Vou aconselhar sobre seu caso específico após revisar seu conjunto de dados.
Vou receber o arquivo do modelo treinado?
Sim, você receberá o arquivo do modelo treinado (.h5 ou .pt dependendo do framework), o código fonte completo e um relatório de avaliação explicando o desempenho do modelo.
Você consegue implantar o modelo como um aplicativo web?
Este serviço cobre apenas o desenvolvimento e avaliação do modelo. Se desejar uma aplicação web completa com interface ao vivo, confira meu outro serviço para aplicativos de IA integrados com Streamlit/LLM.
E se a precisão do modelo não for suficiente?
Vou revisar os resultados com você e sugerir melhorias (mais dados, arquitetura diferente, ajuste de hiperparâmetros). O pacote Premium inclui uma rodada adicional de implementação se os resultados precisarem de refinamento.
Posso ver uma demonstração ao vivo?
Sim https://huggingface.co/spaces/Mansoorrr/chest-xray-pneumonia-detector

