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Je travaillerai sur la vision par ordinateur et l'apprentissage profond avec python
Développeur Full Stack senior et Data Scientist
Je suis Obaid Ur Rahman Zia, PDG de Plivix Technologies. Nous développons des applications web et mobiles évolutives en utilisant Next.js, React, React Native, Node.js, MongoDB, Tailwind CSS et des ou...
Niveau 1
Répond à certains critères de performance et présente un fort potentiel sur la place de marché.
À propos de ce service
Je suis titulaire d’un master en informatique, spécialisé en apprentissage profond et vision par ordinateur. J’ai une vaste expérience dans divers projets de vision par ordinateur utilisant Python et OpenCV.
Mon expertise en apprentissage profond inclut :
- Réseaux de neurones convolutifs (CNN)
- Facenet
- Faster R-CNN
- YOLO
- Réseaux antagonistes génératifs (GAN)
- Et bien d’autres architectures basées sur CNN
Je maîtrise également les méthodes traditionnelles de vision par ordinateur telles que :
- SIFT
- HOG
- Transformée de Hough
- RANSAC
- Opérations morphologiques
- Détection de contours
- Seuil d’image
- Et plus encore
J’utilise régulièrement des bibliothèques comme NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, TensorFlow, Scikit-learn et OpenCV, et je travaille dans des environnements tels qu’Anaconda et PyCharm.
Veuillez m’envoyer un message avant de passer votre commande afin que je puisse évaluer la charge de travail et fournir un prix précis.
Mon portfolio
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FAQ
Traduction automatique
Qu'est-ce que le Deep Learning ?
L'apprentissage profond est un type d'apprentissage automatique utilisant des réseaux neuronaux multicouches pour apprendre automatiquement des fonctionnalités à partir de données, contrairement aux méthodes traditionnelles qui nécessitent une extraction manuelle des fonctionnalités.
Que sont les CNN et quel est leur rôle dans la vision par ordinateur ?
Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont utilisés pour analyser les données visuelles en détectant automatiquement des caractéristiques telles que les bords et les formes, ce qui les rend essentiels pour des tâches telles que la classification d'images et la détection d'objets.
Qu'est-ce que l'apprentissage par transfert ?
L'apprentissage par transfert consiste à adapter un modèle pré-entraîné à une nouvelle tâche connexe, ce qui accélère la formation et améliore les performances, en particulier avec des données limitées.
