Je réaliserai des projets d'apprentissage automatique ou en profondeur ou de vision par ordinateur


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À propos de ce service
Traduction automatique
Bienvenue sur My service:
Bonjour ! Je suis ravi de vous proposer mon expertise en Machine Learning, Deep Learning et Computer Vision pour vous accompagner dans vos projets. Titulaire d'une licence en informatique, je cumule plus de 3 ans d'expérience dans ces domaines. J'ai une solide expérience avec Python, utilisant divers frameworks et outils pour l'analyse de données, l'entraînement de modèles, etc.
Ce que j'offre :
Projets d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond :
- Apprentissage supervisé, apprentissage non supervisé et réseaux neuronaux profonds, y compris les CNN et les RNN
- Régression linéaire et logistique, arbres de décision, forêt aléatoire, SVM, Bayes naïf, KNN, algorithmes de boosting de gradient et méthodes d'ensemble.
- CNN, RNN LSTM, autoencodeurs variationnels et apprentissage par transfert.
Projets de vision par ordinateur :
- Détection d'objets en temps réel à l'aide de modèles tels que YOLO, SSD, VGG, Mask-RCNN et Faster-RCNN.
- Développement de modèles d'apprentissage profond personnalisés pour la reconnaissance faciale et d'autres tâches de vision par ordinateur à l'aide de frameworks tels que FaceNet, dlib, OpenCV, TensorFlow
Outils que j'utilise :
- Python
- Carnet Jupyter
- Google Colab
- Code VS
- Git pour le contrôle de version
REMARQUE : AVANT DE PASSER COMMANDE, VEUILLEZ ME CONTACTER POUR DISCUTER DE VOS SUPER IDÉES
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FAQ
Traduction automatique
Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle qui consiste à entraîner des algorithmes à apprendre des données et à formuler des prédictions ou des décisions à partir de celles-ci. Il comprend des techniques telles que l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement.
Qu'est-ce que l'apprentissage profond ?
L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux multicouches (réseaux neuronaux profonds) pour modéliser des modèles complexes dans de grands ensembles de données. Il est particulièrement efficace pour des tâches telles que la reconnaissance d'images et de la parole, le traitement du langage naturel et les jeux vidéo.
Comment évaluer les performances d’un modèle d’apprentissage automatique ?
Les performances d'un modèle d'apprentissage automatique peuvent être évaluées à l'aide de mesures telles que l'exactitude, la précision, le rappel, le score F1, l'erreur quadratique moyenne et l'aire sous la courbe ROC. La validation croisée et les matrices de confusion sont également couramment utilisées à cette fin.

