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Je vais construire des modèles de deep learning, NLP et vision par ordinateur en Python
Je vais concevoir et développer votre site web, application mobile avec automatisation IA
Je suis designer UI/UX et développeur web, je transforme les idées en produits numériques performants. De la conception d'applications mobiles au développement WordPress, en passant par les landing pa...
Niveau 1
Répond à certains critères de performance et présente un fort potentiel sur la place de marché.
À propos de ce service
Des classificateurs d'images aux modèles de texte, je crée des modèles de deep learning, NLP et vision par ordinateur en Python qui sont entraînés, évalués et documentés correctement.
Je suis K. M. Arafat Islam, fondateur et PDG de BuildSign Digital, diplômé en CSE avec 4 ans d'expérience, 15 articles publiés dans des conférences Springer et IEEE, et développeur d'applications certifié par le gouvernement (EDGE).
Vision par ordinateur : classification d'images avec CNN et transfert d'apprentissage (ResNet, EfficientNet, ViT) détection d'objets avec YOLO segmentation d'images (U-Net)
NLP : classification de texte et analyse de sentiment fine-tuning de BERT et modèles de transformateurs reconnaissance d'entités nommées et modélisation de sujets
Également : LSTM et GRU pour séries temporelles.
Vous recevez : notebook commenté (PyTorch ou TensorFlow/Keras) poids du modèle entraîné courbes de précision, F1, perte et matrice de confusion rapport technique court
Je construis et documente des modèles sur vos données ; je ne rédige pas de contenu de recherche en votre nom. Envoyez-moi d'abord votre dataset et votre tâche.
Mon portfolio
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FAQ
Traduction automatique
Fournissez-vous des GPU ?
Je m'entraîne principalement sur Google Colab ou Kaggle avec GPU. Pour des entraînements très volumineux, nous pouvons utiliser votre GPU cloud ou prévoir un budget pour le calcul.
Pouvez-vous fine-tuner BERT ou d'autres transformeurs ?
Oui. Je fine-tune BERT, RoBERTa, DistilBERT et des modèles similaires avec Hugging Face pour des tâches de classification, NER et sentiment.
Quels modèles de vision utilisez-vous ?
ResNet, EfficientNet, MobileNet, ViT, YOLO et U-Net, choisis en fonction de la taille de vos données et de vos besoins en précision.
Ai-je besoin de données étiquetées ?
Pour les tâches supervisées, oui. Je peux conseiller sur les formats d'étiquetage et les stratégies pour petites données comme le transfert d'apprentissage et l'augmentation.
Pouvez-vous expliquer les décisions du modèle ?
Oui. Grad-CAM et les cartes d'attention sont disponibles en options, ainsi que SHAP ou LIME via mon service d'IA explicable.
Pouvez-vous promettre une précision cible ?
Pas avant d'avoir vu les données. Je fournis des résultats honnêtes, validés, et j'explique les limites.
