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Costruirò un modello di deep learning per la classificazione e diagnosi di immagini mediche
Machine Learning, Deep Learning, GenAI, computer vision,
Sono un Data Scientist specializzato in Python, Scikit-learn, Pandas, NumPy e Streamlit. Creo modelli predittivi, sistemi di regressione e classificazione, e soluzioni di forecasting di serie temporal...
Informazioni su questo servizio
Stai cercando una classificazione accurata e affidabile di immagini mediche usando deep learning?
Costruirò un modello di deep learning personalizzato per analizzare e classificare immagini mediche come raggi X, MRI e scansioni di lesioni cutanee, aiutando ricercatori, clinici e startup nel settore health-tech a prendere decisioni più rapide e basate sui dati.
Ciò che offro:
Classificazione delle immagini usando CNN (ResNet, VGG, EfficientNet)
Rilevamento di malattie binario e multi-classe
Transfer learning per alta precisione su piccoli dataset
Confusion matrix, report di accuratezza e perdita
Codice Python pulito e commentato
Esportazione del modello (formato H5 / SavedModel)
Strumenti & Frameworks:
TensorFlow, Keras, OpenCV, NumPy, Matplotlib
Perché scegliermi?
Sono specializzato in progetti di imaging medico con esperienza pratica reale. Consegnò modelli pronti per la produzione con documentazione completa, così capisci esattamente cosa è stato costruito.
Contattami prima di ordinare per discutere il tuo dataset e le tue esigenze.
Costruiamo qualcosa che abbia un vero impatto nel settore sanitario.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Q1: Con quali tipi di immagini mediche puoi lavorare?
Posso lavorare con raggi X, scansioni MRI, CT, immagini di lesioni cutanee, diapositive di istopatologia e immagini retiniche. Finché i tuoi dati sono in formati immagine standard (JPG, PNG, DICOM), posso costruire un modello attorno a essi.
Q2: E se non ho un dataset grande?
Nessun problema. Uso tecniche di transfer learning con modelli pre-addestrati come ResNet ed EfficientNet, progettati appositamente per offrire alta precisione anche con piccoli dataset.
Q3: Cosa riceverò come risultato finale?
Riceverai il file del modello addestrato (H5 o SavedModel), il codice sorgente Python completo, un report di performance con accuratezza, curve di perdita e confusion matrix, e un file README che spiega come usare il modello.
Q4: Devo preparare il mio dataset prima di ordinare?
Ideale sì — le immagini dovrebbero essere organizzate in cartelle etichettate. Tuttavia, se hai bisogno di aiuto con la preparazione o annotazione del dataset, contattami prima e posso includerlo come extra.
