Sfoglia categorie
Esplora
Fiverr Pro
Italiano
$
USD
Creerò un modello di classificazione delle immagini
Data Scientist
Sono uno scienziato dei dati analitico, orientato ai processi, con esperienza pratica in machine learning, deep learning, time series, NLP e computer vision. Ho una comprovata capacità di tradurre dat...
Informazioni su questo servizio
Principali deliverable del progetto
- Preprocessing del dataset: pipeline per normalizzare le immagini raw RGB 32x32 in un intervallo [0.0,1.0] e eseguire l'one-hot encoding sui target di classe usando to_categorical.
- Architettura del modello CNN: modello sequenziale con tre blocchi convoluzionali (32 e 64 filtri con kernel 3x3 e attivazioni ReLU) abbinati a layer di Max Pooling 2x2, seguiti da layer di decisione dense.
- Training del modello: configurato con l'ottimizzatore Adam e la perdita Categorical Cross-Entropy per 10 epoche con monitoraggio della validazione in tempo reale.
- Visualizzazione delle performance: include funzioni personalizzate di Matplotlib (plot_training_history) per generare grafici affiancati di accuratezza e perdita durante training e validazione.
- Codice facilmente adattabile: progettato per essere riaddestrato facilmente su dataset di immagini personalizzati modificando le dimensioni di input, la profondità della rete o tecniche di regolarizzazione come Dropout e Batch Normalization.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
R
•
SQL
•
Colab
•
Java
Framework:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Il mio portfolio
Altri servizi della categoria Data science e ML offerti da me
FAQ
Traduzione automatica.
Cos'è la classificazione delle immagini e come funziona?
La classificazione delle immagini è un compito di computer vision in cui un algoritmo prende un'immagine in input e le assegna un'etichetta da un insieme predefinito di categorie. I modelli di deep learning apprendono pattern come bordi, texture, forme e caratteristiche complesse per prevedere cosa rappresenta l'immagine.
Quali sono le scelte architetturali più comuni per la classificazione delle immagini?
Convolutional Neural Networks (CNNs): modelli come ResNet, EfficientNet e MobileNet estraggono caratteristiche spaziali visive usando layer convoluzionali. * Vision Transformers (ViTs): questi modelli dividono le immagini in patch e le elaborano usando meccanismi di self-attention, eccellendo su grandi dataset
Come preparo i dati delle immagini prima dell'addestramento?
* Normalizzazione: scala i valori dei pixel in un intervallo [0,1] o [−1,1]. * Ridimensionamento: standardizza tutte le immagini alla dimensione di input prevista dal modello (ad esempio 224×224). * Data Augmentation: applica rotazioni casuali, flip e ritagli per ridurre l'overfitting e rendere il modello più robusto alla variabilità reale
Quali funzioni di perdita e metriche di valutazione dovrei usare?
* Funzioni di perdita: Categorical Cross-Entropy per classificazione multi-classe (una sola etichetta per immagine) e Binary Cross-Entropy per classificazione multi-etichetta (più etichette per immagine). * Metriche: usa Accuracy per dataset bilanciati. Usa Precision/Recall o F1-Score se il dataset presenta squilibri tra le classi
