Addestrerò un modello di deep learning per il tuo compito di classificazione delle immagini
Python
Informazioni su questo servizio
Ciao, sono Ada, ricercatrice di AI clinica e sviluppatrice Python con oltre 3 anni di esperienza professionale e un sistema di deep learning implementato su dati reali di pazienti (ricerca pubblicata su Springer, 2022).
Adderò un modello di deep learning sul tuo dataset di immagini e consegnerò una soluzione pulita, documentata e realmente utilizzabile, non una scatola nera.
COSA OFFRO:
Classificazione delle immagini (binaria o multiclasse)
Transfer learning con CNN preaddestrate (ResNet, VGG, EfficientNet)
Preprocessing e augmentation dei dati
Ottimizzazione degli iperparametri
Valutazione completa (accuratezza, precisione, recall, F1, matrice di confusione)
Modello addestrato esportato in PyTorch o ONNX
Script di inference pronti all’uso
Notebook Jupyter documentati che puoi riutilizzare
ESPERIENZA REALE:
Ho costruito e distribuito un sistema di AI clinica per il rilevamento del dementia usando transfer learning con VGG-19 su circa 7.000 campioni di pazienti reali, gestendo preprocessing tramite esportazione in ONNX e distribuzione mobile con C#.
A CHI È RIVOLTO:
- Ricercatori che addestrano modelli per articoli o tesi
- Startup che sviluppano MVP di computer vision
- Studenti con progetti di capstone
- Chiunque abbia immagini etichettate e un problema di classificazione
Contattami prima di ordinare per confermare l’ambito.
Linguaggio di programmazione:
Python
Framework:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
API:
Altro
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
opencv
•
tensorflow
•
Colab
•
RStudio
FAQ
Traduzione automatica.
Q1: In quale formato deve essere il mio dataset?
A: Le cartelle di immagini organizzate per classe (una cartella per classe) sono più semplici. Anche un CSV con percorsi delle immagini e etichette funziona. Gestisco JPG, PNG e i formati più comuni.
Q2: E se il mio dataset è troppo piccolo?
A: Con transfer learning, anche 100-200 immagini per classe possono dare risultati utili. Sarò onesto fin dall’inizio sulle aspettative realistiche per la dimensione del tuo dataset.
Q3: Fornisci il file del modello addestrato?
A: Sì — ogni ordine include il modello addestrato in formato PyTorch (.pt). La tier premium include anche l’esportazione in ONNX per distribuzione cross-platform.
Q4: Puoi gestire dati di immagini mediche o sensibili?
A: Sì — ho esperienza diretta con dati di immagini cliniche e tratto tutti i dati dei clienti in modo confidenziale. Elimino i dati entro 7 giorni dal completamento del progetto, salvo richiesta contraria.
Q5: E se il modello non raggiunge l’accuratezza necessaria?
A: Ogni pacchetto include revisioni, e sarò trasparente su ciò che è realistico con il tuo dataset. Se i risultati sono sotto le aspettative a causa di limitazioni del dataset, spiegherò perché e suggerirò miglioramenti concreti.

