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Je vais concevoir un modèle d'apprentissage profond pour la classification et le diagnostic d'images médicales
Apprentissage automatique, apprentissage profond, GenAI, vision par ordinateur,
Je suis un data scientist spécialisé en Python, Scikit-learn, Pandas, NumPy et Streamlit. Je crée des modèles prédictifs, des systèmes de régression et de classification, ainsi que des solutions de pr...
À propos de ce service
Vous recherchez une classification précise et fiable d'images médicales utilisant l'apprentissage profond ?
Je vais créer un modèle d'apprentissage profond personnalisé pour analyser et classer des images médicales telles que les radiographies, IRM et scans de lésions cutanées, aidant chercheurs, cliniciens et startups en technologie de santé à prendre des décisions plus rapides et basées sur les données.
Ce que je propose :
Classification d'images avec CNN (ResNet, VGG, EfficientNet)
Détection de maladies binaire et multi-classe
Transfer learning pour une haute précision sur de petits ensembles de données
Matrices de confusion, rapports de précision et de perte
Code Python propre et commenté
Exportation du modèle (format H5 / SavedModel)
Outils & frameworks :
TensorFlow, Keras, OpenCV, NumPy, Matplotlib
Pourquoi me choisir ?
Je me spécialise dans les projets d'imagerie médicale avec une expérience pratique. Je fournis des modèles prêts pour la production avec toute la documentation nécessaire pour que vous compreniez exactement ce qui a été développé.
Contactez-moi avant de commander pour discuter de votre dataset et de vos besoins.
Construisons quelque chose qui a un vrai impact dans le domaine de la santé.
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Q1 : Avec quels types d'images médicales pouvez-vous travailler ?
Je peux travailler avec des radiographies, IRM, tomodensitométries, images de lésions cutanées, lames d'histopathologie et images rétiniennes. Tant que vos données sont dans des formats d'image standard (JPG, PNG, DICOM), je peux construire un modèle autour.
Q2 : Que faire si je n'ai pas un grand dataset ?
Pas de problème. J'utilise des techniques de transfer learning avec des modèles pré-entraînés comme ResNet et EfficientNet, conçus pour offrir une haute précision même avec de petits ensembles de données.
Q3 : Qu'est-ce que je recevrai en tant que livrable final ?
Vous recevrez le fichier du modèle entraîné (H5 ou SavedModel), le code source Python complet, un rapport de performance incluant la précision, les courbes de perte et la matrice de confusion, ainsi qu'un fichier README expliquant comment utiliser le modèle.
Q4 : Dois-je préparer mon dataset avant de commander ?
Idéalement oui — les images doivent être organisées dans des dossiers étiquetés. Cependant, si vous avez besoin d'aide pour la préparation ou l'annotation du dataset, contactez-moi d'abord et je peux l'inclure en option supplémentaire.
