Costruirò soluzioni ML pronte per la produzione, NLP, computer vision e modelli predittivi

La maggior parte dei progetti ML non fallisce nella fase di modellazione. Falliscono perché il modello non esce mai da un notebook, o perché funziona su dati di esempio puliti e crolla sui dati reali.

Copriamo l'intero ciclo di vita del machine learning, dalla comprensione del problema di business e pulizia dei dati grezzi, attraverso feature engineering, selezione del modello, training, valutazione e fino a una soluzione deployata che funziona effettivamente nel tuo ambiente. Lavoro su NLP (classificazione del testo, riassunto, riconoscimento di entità, ricerca semantica) e computer vision (rilevamento oggetti, segmentazione, classificazione delle immagini), usando PyTorch, TensorFlow, HuggingFace e Scikit-learn a seconda di cosa si adatta al problema.

So anche quando un transformer fine-tuned è la scelta giusta e quando un albero potenziato con gradienti ben regolato lo supererà a una frazione del costo. Quel giudizio, non solo la capacità di eseguire un ciclo di training, è ciò che stai assumendo.