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Realizzerò deep learning, NLP, data science, computer vision e applicazioni SaaS di AI
ML Engineer, sviluppatore di siti web, sviluppatore di applicazioni, Wordpress
Ciao, sono Paradip, un professionista IT con una laurea in ingegneria. Mi specializzo in Full Stack Web Development, creando soluzioni scalabili per frontend e backend, e sono anche uno sviluppatore W...
Informazioni su questo servizio
Sono specializzato nello sviluppo di soluzioni avanzate di AI, Machine Learning e Data Science su misura per le esigenze del business
Competenze principali:
Applicazioni SaaS e sistemi di automazione alimentati da AI
Computer Vision: Rilevamento oggetti, classificazione, segmentazione, riconoscimento facciale, stima delle pose, OCR e analisi video
Natural Language Processing (NLP): Chatbot, modelli BERT/RoBERTa, analisi del sentiment, traduzione e classificazione del testo
Generative AI: Text-to-Image, Text-to-Video, Text-to-Audio, AI multimodale e flussi di lavoro AI personalizzati
Agenti AI & automazione: Agenti autonomi, AI Bot, automazione dei flussi di lavoro e sistemi multi-agente
Machine Learning & Data Science: Preprocessing dei dati, feature engineering, apprendimento supervisionato e non supervisionato, deep learning, reti neurali, ottimizzazione dei modelli e visualizzazione dei dati
Mi concentro sulla consegna di soluzioni AI scalabili, efficienti e pronte per la produzione che risolvono problemi reali e creano valore misurabile per il business. Dallo sviluppo del concetto e del modello fino alla distribuzione e ottimizzazione, offro supporto end-to-end per garantire il successo del progetto.
Sentiti libero di contattarmi per discutere le tue esigenze e esplorare una soluzione personalizzata per il tuo progetto
Linguaggio di programmazione:
Python
•
R
•
SQL
•
Colab
•
NoSQL
Framework:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
•
tensorflow
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Con quali linguaggi di programmazione e ambienti di sviluppo lavori?
Principalmente lavoro con Python e R per lo sviluppo di AI/ML. Gli ambienti di sviluppo preferiti includono VS Code, Jupyter Notebook, Google Colab e IDLE, a seconda delle esigenze del progetto e della scalabilità.
Quali tipi di algoritmi di machine learning e soluzioni di AI offri?
Per dettagli, consulta la descrizione del gig.
Quali framework usi più frequentemente?
Il mio toolkit principale include NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, OpenCV, insieme a strumenti di web scraping e automazione come Selenium e BeautifulSoup. Lavoro anche con librerie di integrazione di database e varie tecnologie di web development per soluzioni di AI full-stack.
Quali industrie servite?
Offro soluzioni di AI in diversi settori, tra cui finanza, sanità, marketing, turismo, e-commerce, istruzione, retail, manifattura, logistica, agricoltura, immobiliare, media e intrattenimento, cybersecurity, automotive, EdTech, HR e recruitment, analisi sportive e SaaS-Apps.
Puoi integrare modelli di machine learning in applicazioni web o mobile?
Sì, posso integrare senza problemi modelli di machine learning in applicazioni web, API e app mobile, permettendo inferenze in tempo reale e deployment a livello di produzione.
Hai bisogno di manutenzione e supporto continui?
Sì, offro manutenzione e supporto opzionali continuativi, che includono monitoraggio del modello, ottimizzazione delle prestazioni, correzione di bug, aggiornamenti, retraining con nuovi dati e miglioramenti del sistema per garantire stabilità a lungo termine e maggiore precisione della soluzione.
Quale problema stai cercando di risolvere con l'AI?
Vogliamo automatizzare e migliorare i processi decisionali usando l'AI. Il problema principale riguarda la riduzione dello sforzo manuale, il miglioramento dell'accuratezza e l'estrazione di insight significativi da grandi quantità di dati (immagini, testo o dati strutturati a seconda del caso d'uso).
Quali compiti dovrebbe svolgere il chatbot?
Il chatbot può gestire supporto clienti, FAQ, generazione di lead, prenotazioni, raccomandazioni di prodotti, query sul database, conversazioni multilingue e integrazione API/workflow. Le versioni avanzate supportano il reasoning AI, la comprensione dei documenti e interazioni utente personalizzate.
Dove verrà implementata la soluzione (Cloud, On-Premise, Edge Device)?
La soluzione può essere implementata in base alle tue esigenze di infrastruttura, includendo piattaforme cloud (AWS, Google Cloud, Azure) per scalabilità e accesso, server on-premise per il controllo e la sicurezza dei dati, o dispositivi edge per applicazioni AI a bassa latenza, offline e integrate con l'hardware.
Come si definisce il successo per questo progetto?
Il successo si misura raggiungendo alte performance del modello (accuratezza, precisione, recall a seconda del compito), riducendo il carico operativo, migliorando la velocità di esecuzione e offrendo valore misurabile come riduzione dei costi, aumento della produttività o miglioramento dell'esperienza utente.
Recensioni
1 recensioni per questo servizio
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Più rilevante
A ahmadlfh
Cliente abituale
Arabia Saudita
What a great guy, pro at what does and cooperative
Fino a 50 USD
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11 giorni
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