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Addestrerò un modello di classificazione delle immagini in pytorch
Sviluppatore di AI Agent, automazione e ML
Costruisco sistemi di AI su cui puoi contare: agenti LLM (LangGraph, LangChain), RAG sui tuoi documenti, workflow di automazione n8n, server MCP e classificatori di immagini PyTorch.
Sono prima di tu...
Informazioni su questo servizio
Hai bisogno che le tue immagini siano ordinate automaticamente? Addestro modelli di classificazione delle immagini in PyTorch e li valuto onestamente, così sai come si comportano sui dati che non hanno mai visto.
Ogni pacchetto include preprocessing dei dati, un modello fine-tuned, test su dati riservati, codice sorgente e documentazione.
- Standard include validazione incrociata a 5 fold, gestione dello squilibrio delle classi, tracciamento con MLflow e un endpoint FastAPI in Docker
- Premium aggiunge esperimenti di ottimizzazione, validazione del dataset, deployment API sul tuo cloud o server e registrazione delle predizioni
Il mio progetto, NeuroScan, classifica 6.400 scansioni MRI in 4 classi con un recall macro medio del 98,95% su validazione incrociata a 5 fold (solo ricerca, non uno strumento clinico).
Modelli: Basic 1, Standard fino a 2, Premium fino a 3. PyTorch di default; TensorFlow, Keras o object detection su richiesta.
Fornisci un dataset etichettato (fino a circa 2.000 / 10.000 / 20.000 immagini per pacchetto). Addestro su Colab; per un GPU più grande, fornisci accesso o copri i costi. I costi di hosting sono a tuo carico. Non posso promettere una precisione specifica, poiché i risultati dipendono dai tuoi dati.
Scrivimi con cosa vuoi classificare e un esempio di dati, e ti consiglierò un pacchetto.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Che tipo di immagini e compiti puoi gestire?
Qualsiasi set di immagini con etichette che puoi suddividere in classi: prodotti, documenti, difetti, piante, scansioni e altro. Una etichetta per immagine funziona meglio. Multi-label, segmentazione e object detection sono compiti diversi, quindi contattami prima.
Cosa devo fornire?
Un dataset etichettato, idealmente una cartella per classe o un CSV con percorsi delle immagini e etichette, più una frase su come verrà usato il modello. Una guida approssimativa è almeno 100 immagini per classe. La validazione del dataset è inclusa nel Premium, o disponibile come extra.
Puoi garantire una certa accuratezza?
No. I risultati dipendono dalla qualità dei tuoi dati, dalla qualità delle etichette, dall'equilibrio delle classi e dalla difficoltà del compito. Riporto numeri onesti sui dati non visti, e ti avviserò presto se i dati sembrano troppo deboli per l'obiettivo.
Cos'è la validazione incrociata e perché è importante?
Invece di testare una sola volta su una divisione singola, i dati vengono divisi in 5 parti e il modello viene addestrato e testato 5 volte. Ottieni una media e una dispersione, che mostrano se un buon punteggio è stato fortunato. Lo include il pacchetto Standard.
Cosa succede se alcune classi hanno molte meno immagini delle altre?
È comune. Dal pacchetto Standard gestisco questa situazione con tecniche come focal loss e ponderazione delle classi, e giudico il modello con metriche come il macro recall, non solo l'accuratezza complessiva, così le classi rare non vengono ignorate.
Quali framework e modelli usi?
Di default PyTorch, usando backbone pre-addestrati comprovati (ad esempio ResNet, EfficientNet o Vision Transformer) fine-tuned sui tuoi dati. TensorFlow o Keras sono disponibili su richiesta; comunicami prima di ordinare così posso confermare la compatibilità.
Cosa riceverò e cosa significa monitoraggio?
Pesi del modello, codice sorgente, pipeline documentata e i tuoi risultati. Il pacchetto Standard include tracciamento delle performance con MLflow e un endpoint FastAPI in Docker; il Premium aggiunge registrazione delle predizioni e della latenza più una chiamata di walkthrough. Monitoraggio significa tracciare e registrare, non dashboard live o alert.
Fornisci hosting del modello o dell'API?
Non fornisco hosting. Il Premium include il deployment dell'API sul tuo cloud, server o Hugging Face Space; mi dai accesso e paghi i costi di hosting. Il pacchetto Standard ti dà un'immagine Docker pronta da deployare da solo.
Posso usarlo per decisioni mediche o di sicurezza critiche?
No. I miei modelli sono fatti per ordinare immagini in generale e uso di ricerca. Il mio progetto NeuroScan è una demo di ricerca, non uno strumento clinico. Qualsiasi cosa medica o di sicurezza critica richiede validazione e revisione regolamentare adeguata, fuori dal scope di questo servizio.
Cosa succede se non sono soddisfatto del risultato?
Gli errori nelle consegne vengono corretti tramite le tue revisioni (1 nel Basic, 2 nel Standard, 3 nel Premium). I risultati dipendono dai tuoi dati, quindi migliorali con più dati, modelli extra o tuning più lungo, che sono un nuovo ordine o un extra.
