Je fournirai des solutions expertes en science des données IA/ML et en analyse prédictive

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Architecte en IA et GenAI, systèmes LLM, solutions SaaS et cloud

Bonjour, je suis Abdul Qadeer. Je me spécialise dans les dernières technologies, notamment GenAI, Agentic AI, REST APIs, LLM APIs, NLP, LLMs, GenAI, automatisation de l'IA, cloud, DevOps et MLOps. Je ...
À propos de ce service

Si vous recherchez un expert en IA, apprentissage automatique et science des données, vous êtes au bon endroit.


Je suis un spécialiste certifié en apprentissage automatique AWS avec plus de 7 ans d'expérience dans la fourniture de solutions avancées utilisant l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel (NLP) et l'IA générative pour résoudre des problèmes complexes du monde réel.


Services

Modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond

Vision par ordinateur incluant la détection d'objets, le suivi, la segmentation et l'estimation de pose

Classification d'images et d'audio, reconnaissance faciale et OCR

NLP utilisant LLMs, RAG et analyse d'embeddings

Prédiction de séries temporelles et analytique prédictive

Traitement d'images incluant la retouche et la légende

Clustering de données, classification et ingénierie des caractéristiques

Déploiement de modèles avec API REST et appareils en edge


Outils et technologies

Python, PyTorch, TensorFlow, Keras, scikit learn

OpenCV, YOLO, ResNet, ViT

LLMs comme GPT et LLaMA avec LangChain

AWS, Google Cloud, Azure

Docker, Pinecone, Chroma

MySQL, MongoDB, PostgreSQL


Vous recevrez un code propre, des modèles évolutifs et une documentation claire.


Veuillez me contacter avant de passer commande pour discuter de votre projet.

Expertise:

Traitement d'images

Langage de programmation:

Python

R

SQL

Colab

Amazon SageMaker

Frameworks:

Scikit-learn

Google ML Kit

keras

PyTorch

Panda

APIs:

Microsoft Computer Vision AI

Amazon Rekognition

Outils:

Jupyter Notebook

opencv

tensorflow

Excel

MLflow

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