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Addestrerò modelli di computer vision AI di deep learning e machine learning
LLM Data Science e Full Stack Expertise e Where Code fanno chat
Ingegnere AI/ML e sviluppatore full-stack che risolve problemi di business, non solo scrive codice.
Creo agenti AI, modelli, chatbot, integrazioni LLM e automazioni che ti fanno risparmiare tempo e r...
Livello 2
Ha soddisfatto criteri di prestazioni elevate e ha una comprovata esperienza nel soddisfare le aspettative dei clienti.
Molto reattivo
È noto per le risposte super rapide
Informazioni su questo servizio
Hai difficoltà a costruire un modello di deep learning o machine learning che funzioni davvero? Mi specializzo nell'addestramento, nel fine-tuning e nel deployment di modelli AI ad alte prestazioni, su misura per le tue esigenze specifiche.
Con competenze pratiche in deep learning, machine learning, NLP e computer vision, creo soluzioni che risolvono problemi reali di business, non solo esperimenti.
Cosa consegno:
- Modelli di deep learning: CNN, RNN, YOLO, GAN, Transformers
- Machine learning: classificazione, regressione, clustering, rilevamento anomalie
- Computer vision: rilevamento oggetti, segmentazione immagini, OCR, riconoscimento facciale
- NLP: analisi del sentiment, chatbot, classificazione testi, riconoscimento entità nominate
- End-to-end: preprocessing dati, training, valutazione, deployment
Progetti reali che ho realizzato:
Riconoscimento targhe, analisi di immagini mediche, conteggio folla, rilevamento difetti, estrazione fatture, riconoscimento mascherine
Strumenti & framework:
Python | TensorFlow | PyTorch | Keras | OpenCV | HuggingFace
Perché i clienti scelgono me:
- Codice pulito e ben documentato
- Consegna puntuale, sempre
- Comunicazione illimitata fino a quando non sei soddisfatto
Scrivimi prima di ordinare, così ci assicuriamo che la tua visione AI diventi realtà.
Linguaggio di programmazione:
Python
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R
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MATLAB
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Colab
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Java
Framework:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Quante classi puoi classificare con il machine learning?
Fino a 1000 classi possono essere classificate con Machine Learning!
Quali tipi di modelli di deep learning puoi costruire?
Costruisco CNN, RNN, LSTM, Transformers, GAN e modelli basati su YOLO per compiti di computer vision, NLP e serie temporali. Se hai in mente un'architettura specifica, scrivimi prima e possiamo confermare se si adatta al tuo progetto.
Puoi costruire un sistema di riconoscimento facciale per la presenza?
SÌ. Certo, posso costruire un sistema di riconoscimento facciale per la presenza.
Devo fornire un set di dati?
Sì, fornisci il tuo dataset o descrivi la tua fonte di dati. Posso anche aiutarti con raccolta, augmentation e preprocessing dei dati come servizio aggiuntivo. La qualità dei dati di training influisce direttamente sulla precisione del modello.
Quali framework e strumenti utilizzi?
Lavoro con Python, TensorFlow, PyTorch, Keras, OpenCV, Scikit-learn, HuggingFace e Roboflow. Ti consiglierò lo strumento migliore per il tuo compito di machine learning o deep learning.
In quale formato verrà consegnato il modello?
Consegno modelli in formato .pt (PyTorch), .h5 o SavedModel (TensorFlow) e posso anche esportarli in ONNX per deployment cross-platform. Sono sempre inclusi script di inferenza in Python e requirements.txt.
Cosa succede se la precisione del modello non è soddisfacente?
Lavoro con te finché non otteniamo le migliori prestazioni possibili per il tuo dataset. Includo revisioni in ogni servizio e sono trasparente su quale precisione sia realistica in base ai tuoi dati.
Puoi gestire progetti di computer vision come il rilevamento oggetti?
Assolutamente. La computer vision è una delle mie specialità principali — ho creato rilevatori basati su YOLO, modelli di segmentazione delle immagini, sistemi OCR e soluzioni di riconoscimento facciale per applicazioni reali.
Di quali informazioni hai bisogno per iniziare?
Condividi: il tuo dataset (o descrizione), il compito (classificazione, rilevamento, NLP, ecc.), la precisione target o l'obiettivo di business, e il framework preferito se ne hai uno. Più dettagli fornisci, più velocemente possiamo iniziare.
