Farò progetti di machine learning e deep learning usando tensorflow, pytorch, yolo
Responsabile del team di annotazione dati, ingegnere del software, esperto di CVAT Roboflow
Livello 1
Ha soddisfatto determinati criteri di prestazione e mostra un forte potenziale nel marketplace.
Molto reattivo
È noto per le risposte super rapide
Informazioni su questo servizio
Benvenuto nel tuo hub di soluzioni AI end-to-end!
Cerchi un professionista per trasformare i tuoi dati grezzi in sistemi intelligenti? Come Ingegnere del Software e Lead di Data Annotation, non mi limito ad addestrare modelli, costruisco pipeline complete di Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) da zero, gestendo tutto dalla preparazione dei dati alla distribuzione finale.
La mia esperienza include:
- Machine Learning: modelli di classificazione, regressione e clustering (Scikit-learn, XGBoost, Random Forest).
- Deep Learning: reti neurali, CNN, RNN e LSTM per dataset complessi.
- Computer Vision: rilevamento oggetti ad alta precisione, classificazione immagini e elaborazione immagini.
- Data Processing & Annotation: etichettatura dati esperta e preprocessing (CVAT, Roboflow).
- Deployment: conversione dei modelli in API pronte per la produzione.
️ Tech Stack & Strumenti: Python | TensorFlow | PyTorch | Keras | YOLOv8 | OpenCV | Scikit-Learn | Pandas | Jupyter/Colab.
Perché scegliermi?
- Approccio di ingegneria del software reale
- Codice di alta qualità, pulito e ben documentato
- Servizio end-to-end
Ogni progetto di AI è unico in base alla dimensione e complessità del dataset. PER FAVORE, CONTATTAMI PRIMA DI ORDINARE! Discutiamo i tuoi requisiti specifici e iniziamo subito.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
R
•
MATLAB
•
SQL
•
Colab
Framework:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Ho solo dati grezzi (immagini/testo). Puoi aiutarmi con la preparazione e l'etichettatura dei dati?
Sì, assolutamente! Come Lead di Data Annotation, sono specializzato nella preparazione di dataset personalizzati. Posso etichettare le tue immagini per il rilevamento oggetti (usando strumenti come CVAT o Roboflow), pulire i tuoi dati tabulari per il machine learning tradizionale e gestire l'intera fase di preprocessing prima dell'addestramento.
Quali framework e algoritmi usi per Machine Learning e Computer Vision?
Utilizzo rigorosamente framework Python standard del settore come TensorFlow, PyTorch, Keras e Scikit-Learn. Per compiti di computer vision e rilevamento oggetti, uso frequentemente YOLOv8 e OpenCV. Che tu abbia bisogno di un modello di classificazione semplice, analisi di regressione o una rete neurale complessa.
Cosa include la consegna finale? Offri deployment del modello?
La consegna standard include il codice sorgente Python completamente documentato (Jupyter Notebook o Google Colab), i pesi del modello addestrato e metriche dettagliate di valutazione delle prestazioni.

