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Eu farei tarefas de visão computacional, classificação de imagens e aprendizado profundo usando pytorch
Engenheiro de aprendizado de máquina
Engenheiro de IA com experiência prática em pesquisa e aplicações de IA de ponta a ponta.
Aprendizado de máquina | Deep Learning | Visão computacional | PyTorch | TensorFlow | FastAPI | Django
Sobre este Serviço
Precisa de uma solução personalizada de Visão Computacional ou Processamento de Imagens para seu projeto, pesquisa ou negócio?
Desenvolvo modelos confiáveis de visão computacional de acordo com seu conjunto de dados, usando técnicas avançadas de aprendizado profundo.
Serviços:
- Classificação de Imagens
- Detecção de Objetos
- Segmentação de Imagens
- Análise de Imagens Médicas
- Detecção de Defeitos
- Transferência de Aprendizado e Ajuste Fino
- Pré-processamento e Aumento de Imagens
- Otimização de Modelos
Modelos:
Além das arquiteturas CNN personalizadas, posso treinar ResNet, EfficientNet, MobileNet, DenseNet, ConvNeXt, Vision Transformers (ViT), YOLO, U-Net e muitos outros modelos pré-treinados
Ferramentas:
Python, PyTorch, TensorFlow, OpenCV, NumPy, Pandas e Jupyter Notebook.
Você receberá:
- Código fonte limpo
- Modelo treinado
- Avaliação de desempenho
- Peso do modelo
- Documentação
- Integração opcional de API
Por favor, entre em contato comigo antes de fazer seu pedido para que possamos discutir os requisitos do seu projeto.
Meu portfólio
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Quais tarefas de visão computacional você suporta?
Posso fornecer: 1 - Classificação de Imagens 2 - Detecção de Objetos 3 - Segmentação de Imagens 4 - Imagens Médicas 5 - Detecção de Defeitos Industriais 6 - Aplicações personalizadas de visão computacional
Quais frameworks você usa?
Eu geralmente uso PyTorch, TensorFlow, OpenCV, NumPy, Pandas e Python para essas tarefas
Você pode trabalhar com meu próprio conjunto de dados de imagens?
Com certeza. Posso treinar modelos usando seu conjunto de dados personalizado ou datasets públicos disponíveis
Quais modelos você pode treinar?
Posso treinar modelos CNN personalizados se houver imagens suficientes; caso contrário, nos modelos pré-treinados temos ResNet, EfficientNet, MobileNet, DenseNet, ConvNeXt, Vision Transformers (ViT), YOLO, U-Net e muitos outros. Varia de acordo com sua necessidade.
