Sfoglia categorie
Esplora
Fiverr Pro
Italiano
$
USD
Costruirò modelli personalizzati di classificazione delle immagini, clustering e deep learning in python
Trasformiamo idee in soluzioni AI!
Trasformare idee in soluzioni AI pronte per la produzione
Aiuto startup, aziende e ricercatori a creare soluzioni AI intelligenti usando Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision e Agentic AI....
Informazioni su questo servizio
Hai bisogno di un modello personalizzato di Machine Learning o Deep Learning sviluppato in Python?
Realizzo modelli di classificazione delle immagini e deep learning pronti per la produzione, utilizzando architetture all'avanguardia come CNN, ResNet, EfficientNet, Vision Transformers (ViT) e transfer learning, pensati sia per l'accuratezza nella ricerca che per l'implementazione nel mondo reale.
Ciò che offro:
- Classificazione delle immagini con architetture moderne (ResNet, EfficientNet, ViT, Swin Transformer)
- Training personalizzato di deep learning sul tuo dataset, inclusa la messa a punto di modelli preaddestrati
- Segmentazione delle immagini usando U-Net e DeepLabV3+
- Preprocessing dei dati, augmentation, feature engineering e EDA
- Valutazione completa: accuratezza, precisione, recall, F1-score, matrice di confusione, ROC-AUC
Perché lavorare con me:
- Solida conoscenza delle architetture SOTA attuali, non solo CNN legacy
- Progettato per ricercatori che necessitano di esperimenti riproducibili e ben documentati
- Codice pulito e ottimizzato in PyTorch/TensorFlow con report di valutazione chiari
- Supporto end-to-end: analisi del dataset, training, tuning, modello finale
- Soluzioni affidabili e scalabili per articoli di ricerca, startup o prodotti AI aziendali
Scrivimi prima di ordinare, condividi il tuo dataset e il caso d'uso, e ti consiglierò l'architettura e l'approccio migliori per il tuo obiettivo.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
SQL
•
Colab
•
Java
Framework:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Il mio portfolio
Altri servizi della categoria Data science e ML offerti da me
FAQ
Traduzione automatica.
Che tipo di modelli di classificazione delle immagini puoi creare?
Costruisco modelli usando CNN, ResNet, EfficientNet e Vision Transformers (ViT), da semplici classificatori binari a sistemi multi-classe complessi, a seconda delle tue esigenze di precisione e velocità.
Devo fornire il mio set di dati?
Idealmente sì, per ottenere i migliori risultati sul tuo caso d'uso specifico. Se non ne hai uno, posso aiutarti a trovare, generare o aumentare un dataset adatto, contattami per discuterne.
Puoi addestrare un modello di deep learning sul mio dataset personalizzato?
Sì, questa è la mia attività principale. Mi occupo di preprocessing, augmentation, training e fine-tuning su architetture pretrained per adattarle ai tuoi dati.
Quali framework usi per lo sviluppo di modelli AI?
Principalmente PyTorch e TensorFlow, insieme a scikit-learn per compiti di ML classici e valutazioni.
Quali metriche di valutazione fornirai?
Precisione, accuratezza, recall, F1-score, matrice di confusione e ROC-AUC con un report chiaro che spiega cosa significano i numeri per il tuo caso d'uso.
Puoi migliorare un modello di machine learning o deep learning già esistente?
Sì. Posso revisionare il tuo modello attuale, individuare i colli di bottiglia nell'architettura, nei dati o nella strategia di training e ottimizzarlo per prestazioni migliori.
Riceverò il codice sorgente completo?
Sì, completamente documentato e strutturato in modo che tu o il tuo team possiate mantenerlo ed estenderlo.
Puoi anche creare modelli di segmentazione delle immagini?
Sì, usando U-Net, DeepLabV3+ e architetture simili per compiti di classificazione a livello di pixel.
Puoi riprodurre un paper di ricerca o implementare un modello di AI specifico?
Sì, posso implementare modelli tratti da articoli di ricerca e adattarli al tuo dataset e alle tue esigenze.
Puoi distribuire il modello addestrato come API?
Sì, posso offrire supporto per il deployment usando FastAPI e Docker per integrare il tuo modello di machine learning addestrato in applicazioni o sistemi di produzione.
