Je vais créer des modèles d'IA CNN en deep learning avec tensorflow transfer learning

Je crée des modèles de classification d'images personnalisés en utilisant des réseaux de neurones convolutifs (CNN) et le transfert learning pour la détection de défauts de produits, l'imagerie médicale, le tri des déchets, l'évaluation des dommages ou toute autre catégorie d'image que vous souhaitez classer.

Ce que je peux réaliser pour vous :

• Architectures CNN personnalisées entraînées sur votre jeu de données d'images
• Transfert learning avec des modèles pré-entraînés (MobileNet, ResNet, VGG) pour des résultats plus rapides et précis sur de petits jeux de données
• Classification multi-classes d'images
• Légendes d'images / génération de descriptions pour des cas d'utilisation avancés

Ce que vous recevrez :

• Jeu de données d'images prétraité et augmenté
• Modèle CNN entraîné avec courbes de précision/perte
• Rapport d'évaluation (précision, matrice de confusion)
• Notebook Jupyter avec explication complète
• Fichier du modèle sauvegardé (.h5 / .keras) prêt à l'emploi

Outils que j'utilise : Python, TensorFlow, Keras, CNN, Transfer Learning, NumPy, Matplotlib

J'ai réalisé et livré de vrais projets CNN, notamment un système de classification de dommages d'avions (CNN + RNN + Transformers pour la légende d'image) et un modèle de classification des déchets utilisant le transfert learning. Les liens sont disponibles dans mon portfolio.

Contactez-moi avec votre jeu de données d'images et vos catégories avant de commander, afin que je puisse confirmer la faisabilité et le délai.