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Addestrerò modelli di ML di base, CNN o yolo in python
Assistente Python Data e ML
Aiuto con piccoli compiti ben definiti di Python, dati, machine learning e preparazione di dataset. Posso pulire e organizzare notebook Jupyter, preparare dataset CSV o di immagini, verificare la stru...
Informazioni su questo servizio
Adderò un modello di machine learning, CNN o YOLO di base in Python usando il tuo dataset pulito e pronto.
Questo servizio è adatto per:
- addestramento di modelli di machine learning di base
- classificazione semplice di immagini con CNN
- addestramento di rilevamento oggetti YOLO di base
- valutazione del modello e spiegazione dei risultati
A seconda del pacchetto, posso fornire codice sorgente, un Jupyter notebook o script Python, pesi addestrati dove applicabile, metriche di valutazione e un breve riepilogo dei risultati.
Ricorda che il tuo dataset deve essere già pulito e organizzato prima dell'addestramento. Potrebbero essere inclusi alcuni preprocessing di base, come divisione train/validation, codifica delle etichette, ridimensionamento delle immagini o controlli sul formato. Tuttavia, la pulizia completa dei dati, l'ordinamento delle immagini, la correzione delle etichette YOLO, l'annotazione manuale, la ristrutturazione del dataset, il deployment su cloud e l'integrazione API non sono inclusi di default.
Non garantisco l'accuratezza del modello. I risultati dipendono dalla qualità del dataset, dalla qualità delle etichette, dall'equilibrio delle classi, dalla qualità delle immagini, dalla scelta del modello e dalla difficoltà del compito. Se il risultato è limitato dal
dataset, spiegherò le ragioni probabili nel riepilogo.
Contattami prima di ordinare se il tuo dataset è grande, disordinato, poco chiaro o richiede un addestramento personalizzato.
Linguaggio di programmazione:
Python
Framework:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
opencv
•
tensorflow
•
Colab
FAQ
Traduzione automatica.
Quale dataset devo fornire?
Per favore, fornisci un dataset pulito e organizzato. Per ML, la colonna target dovrebbe essere chiara. Per CNN, le immagini dovrebbero essere raggruppate per classe o avere etichette. Per YOLO, le etichette e data.yaml dovrebbero essere già corretti.
Questo include la pulizia dei dati?
Includo solo preprocessing di base per l'addestramento, come divisione train/val, codifica delle etichette, ridimensionamento delle immagini o controlli sul formato. La pulizia completa dei dati, l'ordinamento delle immagini, la correzione delle etichette YOLO o la ristrutturazione richiedono un'offerta personalizzata.
Garantisci l'accuratezza del modello?
No. L'accuratezza dipende dalla qualità del dataset, dalla qualità delle etichette, dall'equilibrio delle classi, dalla qualità delle immagini, dalla scelta del modello e dalla difficoltà del compito. Fornirò metriche e spiegherò le ragioni probabili se il risultato è limitato.
Cosa riceverò dopo l'addestramento?
A seconda del pacchetto, potresti ricevere codice sorgente, un notebook Jupyter o uno script Python, pesi addestrati dove applicabile, metriche di valutazione e un breve riepilogo dei risultati.
Puoi addestrare modelli YOLO?
Sì, posso addestrare un modello YOLO di base se il tuo dataset è già preparato con cartelle di immagini corrette, file di etichette, nomi delle classi e data.yaml. La correzione delle etichette YOLO non è inclusa di default.
Puoi addestrare modelli di classificazione immagini CNN?
Sì, posso addestrare un modello di classificazione immagini CNN di base se le tue immagini sono già organizzate per classe o fornite con un file di etichette chiaro. L'ordinamento delle immagini non è incluso di default.
Qual è la differenza tra addestramento e fine tuning?
Il basic e lo standard si concentrano sull'addestramento di un modello di base. Il premium include un fine tuning limitato, come l'aggiustamento di alcune impostazioni di addestramento e l'esecuzione di esperimenti extra. Non garantisce miglioramenti di accuratezza.
