Costruirò modelli di deep learning usando tensorflow, pytorch, CNN, lstm e transformers
Informazioni su questo servizio
Stai cercando un modello di deep learning personalizzato per classificazione di immagini, AI medica, visione artificiale, OCR, modellazione di sequenze, analisi EEG/signal o implementazione di ricerca? Progetterò, addestrerò, valuterò e ottimizzerò modelli di deep learning usando TensorFlow, PyTorch, Keras e architetture moderne di reti neurali.
I miei servizi includono:
- Sviluppo di modelli ANN, CNN, RNN, LSTM, GRU e Autoencoder
- Transformers, Vision Transformers, meccanismi di attenzione e transfer learning
- Modelli di classificazione di immagini, segmentazione, OCR, riconoscimento gesti e ispezione visiva
- AI medica, rilevamento di malattie, analisi EEG e modellazione di sequenze
- Fine-tuning, valutazione del modello, ottimizzazione delle prestazioni e codice pronto per il deployment
- Implementazione di modelli di ricerca, supporto alla pubblicazione, documentazione e notebook Python riutilizzabili
Questo servizio è adatto a startup, ricercatori, studenti, progetti sanitari, compiti di visione artificiale e sistemi AI reali.
Contattami prima di ordinare così posso rivedere il tuo dataset, obiettivo del progetto e requisiti del modello.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
SQL
•
Colab
•
NoSQL
•
MLflow
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
opencv
•
tensorflow
•
SimpleCV
•
CVAT
•
Colab
Framework:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
•
tensorflow
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FAQ
Traduzione automatica.
Q1: Che tipi di modelli di deep learning puoi costruire?
Posso costruire modelli basati su ANN, CNN, RNN, LSTM, GRU, Autoencoder, Transformer e Vision Transformer.
Q2: Quali framework usi?
Lavoro con TensorFlow, PyTorch, Keras, OpenCV e ONNX a seconda del progetto.
Q3: Puoi lavorare su classificazione di immagini o compiti di visione artificiale?
Sì. Posso costruire modelli per classificazione di immagini, segmentazione, OCR, riconoscimento gesti, ispezione visiva e imaging medico.
Q4: Fornisci addestramento e valutazione del modello?
Sì. Posso addestrare il modello, valutarlo usando metriche appropriate e fornire risultati con visualizzazioni.
Q5: Puoi fare fine-tuning di un modello pre-addestrato?
Sì. Posso fare fine-tuning di modelli pre-addestrati usando transfer learning per migliorare le prestazioni sul tuo dataset personalizzato.
Q6: Puoi aiutare con progetti di ricerca o tesi?
Sì. Posso implementare modelli di ricerca, supportare lavori di tesi e preparare documentazione sperimentale.
D7: Riceverò il codice sorgente?
Sì. Riceverai codice Python pulito e riutilizzabile a seconda del pacchetto scelto.
Q8: Devo contattarti prima di ordinare?
Sì, contattami prima così posso rivedere il tuo dataset, obiettivo del modello e raccomandare il miglior pacchetto.

