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Costruirò modelli di deep learning, NLP e computer vision in Python
Progetterò e svilupperò il tuo sito web, app mobile con automazione AI
Sono un designer UI/UX e sviluppatore web che trasforma le idee in prodotti digitali ad alte prestazioni. Dallo sviluppo di app mobile e WordPress a landing page e dashboard, creo interfacce pixel-per...
Livello 1
Ha soddisfatto determinati criteri di prestazione e mostra un forte potenziale nel marketplace.
Informazioni su questo servizio
Da classificatori di immagini a modelli di testo, costruisco modelli di deep learning, NLP e computer vision in Python che vengono addestrati, valutati e documentati correttamente.
Sono K. M. Arafat Islam, fondatore e CEO di BuildSign Digital, laureato in CSE con 4 anni di esperienza, 15 articoli pubblicati su Springer e IEEE e sviluppatore di app certificato dal governo (EDGE).
Computer vision: classificazione delle immagini con CNN e transfer learning (ResNet, EfficientNet, ViT) Rilevamento di oggetti con YOLO Segmentazione delle immagini (U-Net)
NLP: classificazione del testo e analisi del sentiment Fine-tuning di BERT e modelli transformer Riconoscimento di entità nominate e topic modeling
Inoltre: LSTM e GRU per serie temporali.
Ricevi: notebook commentato (PyTorch o TensorFlow/Keras) pesi del modello addestrato Curva di accuratezza, F1, perdita e matrice di confusione Rapporto tecnico breve
Costruisco e documenti modelli sui tuoi dati; non scrivo contenuti di ricerca per te. Inviami prima il tuo dataset e il task.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
R
•
MATLAB
•
SQL
•
Colab
Framework:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
Google ML Kit
•
PyTorch
•
Panda
Il mio portfolio
Altri servizi della categoria Data science e ML offerti da me
FAQ
Traduzione automatica.
Fornisci GPU?
Addestro su Google Colab o GPU Kaggle per la maggior parte dei progetti. Per run di training molto grandi, possiamo usare la tua GPU cloud o il budget per il calcolo.
Puoi fare fine-tuning di BERT o altri transformer?
Sì. Fino a BERT, RoBERTa, DistilBERT e modelli simili con Hugging Face per classificazione, NER e analisi del sentiment.
Quali modelli di visione usi?
ResNet, EfficientNet, MobileNet, ViT, YOLO e U-Net, scelti in base alle dimensioni dei tuoi dati e alle esigenze di accuratezza.
Ho bisogno di dati etichettati?
Per compiti supervisionati, sì. Posso consigliare sui formati di labeling e strategie per piccoli dati come transfer learning e augmentation.
Puoi spiegare le decisioni del modello?
Sì. Grad-CAM e mappe di attenzione sono disponibili come extra, e SHAP o LIME tramite il mio gig di AI spiegabile.
Puoi promettere un'accuratezza target?
Non prima di aver visto i dati. Riporto risultati onesti e validati e spiego i limiti.
