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eu vou construir modelos de classificação de imagem com aprendizado profundo usando tensorflow
Engenheiro de IA e Cientista de Dados
Sou a Seher, engenheira de IA e cientista de dados na Datix IA, com BSc em Data Science pela University of Kotli.
Ajudo empresas e pesquisadores a transformar dados brutos em respostas claras, atravé...
Sobre este Serviço
Eu build modelos de aprendizado profundo que classificam imagens nas categorias que você precisa, como tipos de produto, defeitos, culturas ou uso do solo.
O que eu faço:
Preparar e aumentar suas imagens, usar transfer learning com backbones CNN comprovados (ResNet, EfficientNet) em TensorFlow e Keras, ajustar o modelo e testá-lo em imagens que ele nunca viu.
O que você recebe:
O código, o modelo treinado, resultados de precisão com matriz de confusão e instruções claras para rodar em novas imagens.
Por que trabalhar comigo:
Sou engenheiro de ML e cientista de dados na Datix AI. Meu trabalho recente inclui um classificador de uso do solo em 27.000 imagens Sentinel-2 (93% precisão de teste) e um classificador de imagens de produto de 10 classes em 70.000 imagens (90% de precisão).
Envie-me uma amostra de suas imagens, e eu te direi honestamente se você tem dados suficientes antes de começarmos.
Linguagem de programação:
Python
•
Colab
Ferramentas:
caderno Jupyter
•
opencv
•
fluxo tensor
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Quantas imagens eu preciso?
Com transfer learning, cerca de 100 a 300 imagens claras por classe costumam ser suficientes para começar. Envie-me uma amostra e eu direi honestamente antes de começarmos.
O modelo pode rodar no meu próprio computador ou servidor?
Sim. Eu entrego o modelo salvo e um script Python simples para rodá-lo em novas imagens. A versão premium inclui uma exportação mais leve para uso mais rápido no hardware comum.
Que precisão você pode prometer?
A precisão depende das suas imagens e classes, então eu nunca prometo um número de antemão. Eu reporto a precisão de teste honesta em imagens não vistas e explico onde o modelo erra.
