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Creerò automazioni personalizzate di rilevamento oggetti o OCR per il tuo flusso di lavoro
Senior Full Stack Developer e Data Scientist
Sono Obaid Ur Rahman Zia, CEO di Plivix Technologies. Costruiamo applicazioni web e mobile scalabili usando Next.js, React, React Native, Node.js, MongoDB, Tailwind CSS e strumenti cloud moderni.
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Livello 1
Ha soddisfatto determinati criteri di prestazione e mostra un forte potenziale nel marketplace.
Informazioni su questo servizio
Ho una laurea magistrale in Informatica, specializzata in Deep Learning e Computer Vision. Ho molta esperienza in vari progetti di computer vision usando Python e OpenCV.
La mia esperienza nel deep learning include:
- Reti neurali convoluzionali (CNN)
- Facenet
- Faster R-CNN
- YOLO
- Generative Adversarial Networks (GAN)
- E molte altre architetture basate su CNN
Sono anche esperto in metodi tradizionali di computer vision come:
- SIFT
- HOG
- Transformata di Hough
- RANSAC
- Operazioni morfologiche
- Rilevamento dei contorni
- Thresholding delle immagini
- E altro ancora
Utilizzo regolarmente librerie come NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, TensorFlow, Scikit-learn e OpenCV, e lavoro in ambienti come Anaconda e PyCharm.
Ti prego di scrivermi prima di effettuare l'ordine, così posso valutare il carico di lavoro e fornirti un prezzo preciso.
Linguaggio di programmazione:
Python
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R
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SQL
•
Java
•
MLflow
Strumenti:
OpenNN
•
tensorflow
•
Excel
•
Stata
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Colab
•
Azure ML Studio
Il mio portfolio
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FAQ
Traduzione automatica.
Cos'è il Deep Learning?
Il Deep Learning è un tipo di apprendimento automatico che utilizza reti neurali multistrato per apprendere automaticamente le caratteristiche dai dati, a differenza dei metodi tradizionali che richiedono l'estrazione manuale delle caratteristiche.
Cosa sono le CNN e il loro ruolo nella visione artificiale?
Le reti neurali convoluzionali (CNN) vengono utilizzate per analizzare i dati visivi rilevando automaticamente caratteristiche come bordi e forme, rendendole essenziali per attività come la classificazione delle immagini e il rilevamento di oggetti.
Cos'è il Transfer Learning?
Il Transfer Learning consiste nell'adattare un modello pre-addestrato a un nuovo compito correlato, il che velocizza l'addestramento e migliora le prestazioni, soprattutto con dati limitati.
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