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Costruirò modelli di intelligenza artificiale per classificazione immagini, riconoscimento oggetti e riconoscimento facciale
LLM Data Science e Full Stack Expertise e Where Code fanno chat
Ciao! Sono un appassionato di tecnologia con competenze in LLM (Large Language Models), Data Science e sviluppo web full stack. Amo lavorare a progetti che coinvolgono machine learning, deep learning ...
Livello 2
Ha soddisfatto criteri di prestazioni elevate e ha una comprovata esperienza nel soddisfare le aspettative dei clienti.
Informazioni su questo servizio
Stai cercando un esperto di Computer Vision per creare un sistema personalizzato di classificazione delle immagini,
rilevamento oggetti o riconoscimento facciale? Hai trovato il venditore giusto.
Mi specializzo nella creazione di modelli di deep learning pronti per la produzione usando PyTorch, TensorFlow,
YOLOv8/YOLOv9 e OpenCV, addestrati sui tuoi dati e consegnati con codice Python pulito e documentato.
COSA COSTRUISCO PER TE:
Classificazione delle immagini
- Modelli CNN personalizzati o ResNet, EfficientNet, ViT finemente regolati
- Classificazione multi-classe e multi-etichetta
- Modelli ad alta precisione
Rilevamento oggetti
- Rilevamento in tempo reale con YOLOv8 / YOLOv9 / Faster R-CNN
- Training di classi personalizzate sul tuo dataset
- Rilevamento in video e streaming live
Riconoscimento facciale
- Pipeline di rilevamento, allineamento e riconoscimento
- Sistemi basati su DeepFace, FaceNet, ArcFace
- Webcam in tempo reale
Servizi di pipeline completa
- Raccolta dati, guida all'etichettatura e augmentation
- Training, valutazione e ottimizzazione del modello
- Deployment API REST (FastAPI / Flask)
- Esportazione in ONNX
PERCHÉ I CLIENTI MI SCEGLIONO:
Oltre 3 anni di esperienza pratica in ML/DL
Certificato da DeepLearning.ai
Ogni consegna include codice, file del modello, requirements.txt e rapporto di valutazione
Contattami prima di ordinare, per favore.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
R
•
MATLAB
•
Colab
•
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!
Puoi personalizzare il sistema di riconoscimento facciale per qualsiasi animale vivente?
SÌ! Posso con set di dati dati adeguati.
Puoi costruire un sistema di riconoscimento facciale per la presenza?
SÌ. Certo, posso costruire un sistema di riconoscimento facciale per la presenza.
Quali framework usi per costruire questi modelli?
Principalmente uso PyTorch e TensorFlow/Keras. Per il rilevamento degli oggetti utilizzo YOLOv8/YOLOv9, e per la classificazione affino modelli come ResNet, EfficientNet e ViT a seconda delle esigenze di precisione.
Devo fornire il mio set di dati?
Non necessariamente. Posso lavorare con i tuoi dati, usare dataset aperti o aiutarti con strategie di raccolta e aumento dei dati. Se hai un dataset piccolo, applico transfer learning per massimizzare la precisione.
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.
Puoi distribuire il modello su cloud o app web?
Sì, nel pacchetto Premium costruisco e distribuisco tramite FastAPI o Flask e posso ospitarlo su AWS, GCP o Hugging Face Spaces. È fornito un link a una demo live per i test.
Quale precisione posso aspettarmi?
La precisione dipende dalla qualità dei dati e dalla complessità delle classi. Con un dataset pulito di oltre 500 immagini per classe, la precisione tipica è tra il 90% e il 97%. Condivido sempre un rapporto completo di valutazione (matrice di confusione, F1, mAP) con ogni consegna.
