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Je vais former un modèle de classification d'images dans pytorch
Développeur en agent IA, automatisation et apprentissage automatique
Je conçois des systèmes d'IA sur lesquels vous pouvez compter : agents LLM (LangGraph, LangChain), RAG sur vos documents, workflows d'automatisation n8n, serveurs MCP et classificateurs d'images PyTor...
À propos de ce service
Vous avez besoin que vos images soient triées automatiquement ? Je forme des modèles de classification d'images avec PyTorch et les évalue honnêtement, pour que vous sachiez comment ils se comportent sur des données qu'ils n'ont pas encore vues.
Chaque package inclut le prétraitement des données, un modèle affiné, des tests sur des données réservées, le code source et la documentation.
- Standard ajoute la validation croisée 5-fold, la gestion du déséquilibre de classes, le suivi avec MLflow et un endpoint FastAPI dans Docker
- Premium ajoute des expériences d'optimisation, la validation du dataset, le déploiement API sur votre cloud ou serveur, et la journalisation des prédictions
Mon propre projet, NeuroScan, classe 6400 scans MRI en 4 classes avec un rappel macro moyen de 98,95 % sur une validation croisée 5-fold (recherche uniquement, pas un outil clinique).
Modèles : Basic 1, Standard jusqu'à 2, Premium jusqu'à 3. PyTorch par défaut ; TensorFlow, Keras ou détection d'objets sur demande.
Vous fournissez un dataset étiqueté (jusqu'à environ 2000 / 10000 / 20000 images par package). Je forme sur Colab ; pour un GPU plus puissant, vous fournissez l'accès ou couvrez le coût. Les coûts d'hébergement sont à votre charge. Je ne peux pas garantir une précision spécifique, car les résultats dépendent de vos données.
Contactez-moi avec ce que vous souhaitez classer et un échantillon de données, et je vous recommanderai un package.
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FAQ
Traduction automatique
Quel type d'images et de tâches pouvez-vous gérer ?
Tout ensemble d'images avec des étiquettes que vous pouvez trier en classes : produits, documents, défauts, plantes, scans et plus encore. Une étiquette par image fonctionne mieux. La multilabel, la segmentation et la détection d'objets sont des tâches différentes, donc contactez-moi d'abord.
Que dois-je fournir ?
Un dataset étiqueté, idéalement un dossier par classe ou un CSV avec les chemins d'images et les étiquettes, ainsi qu'une phrase sur l'utilisation prévue du modèle. Une règle approximative est d'au moins 100 images par classe. La validation du dataset est incluse dans Premium, ou disponible en option.
Pouvez-vous garantir une certaine précision ?
Non. Les résultats dépendent de la qualité de vos données, de la qualité des étiquettes, de l'équilibre des classes et de la difficulté de la tâche. Je fournis des chiffres honnêtes sur des données non vues, et je vous préviens rapidement si les données semblent trop faibles pour l'objectif.
Qu'est-ce que la validation croisée et pourquoi est-ce important ?
Au lieu de tester une seule fois sur une division unique, les données sont divisées en 5 parties et le modèle est entraîné et testé 5 fois. Vous obtenez une moyenne et une dispersion, ce qui montre si un bon score était dû à la chance. Je l'inclus dans le package Standard.
Que faire si certaines classes ont beaucoup moins d'images que d'autres ?
C'est courant. Avec le package Standard, je gère cela avec des techniques comme la focal loss et le poids des classes, et j'évalue le modèle avec des métriques comme le macro recall, pas seulement la précision globale, pour que les classes rares ne soient pas ignorées.
Quels frameworks et modèles utilisez-vous ?
PyTorch par défaut, utilisant des backbone pré-entraînés éprouvés (par exemple ResNet, EfficientNet ou un Vision Transformer) finement ajustés sur vos données. TensorFlow ou Keras sont disponibles sur demande ; informez-moi avant la commande pour confirmer la compatibilité.
Que vais-je recevoir, et qu'est-ce que la surveillance ?
Les poids du modèle, le code source, un pipeline documenté et vos résultats. Standard inclut le suivi de performance MLflow et un endpoint FastAPI dans Docker ; Premium ajoute la journalisation des prédictions et de la latence, ainsi qu'un appel de présentation. La surveillance signifie le suivi et la journalisation, pas des tableaux de bord ou alertes en direct.
Hébergez-vous le modèle ou l'API ?
Je ne propose pas d'hébergement. Premium inclut le déploiement de l'API sur votre cloud, serveur ou un Hugging Face Space ; vous me donnez accès et payez les coûts d'hébergement. Standard vous fournit une image Docker prête à déployer vous-même.
Puis-je l'utiliser pour des décisions médicales ou critiques pour la sécurité ?
Non. Mes modèles sont conçus pour le tri général d'images et la recherche. Mon projet NeuroScan est une démo de recherche, pas un outil clinique. Tout ce qui est médical ou critique pour la sécurité nécessite une validation appropriée et une revue réglementaire hors de ce gig.
Que se passe-t-il si je ne suis pas satisfait du résultat ?
Les erreurs dans ce que j'ai livré sont corrigées par vos révisions (1 dans Basic, 2 dans Standard, 3 dans Premium). Les résultats dépendent de vos données, donc les améliorer avec plus de données, des modèles supplémentaires ou un réglage plus long constitue une nouvelle commande ou une option supplémentaire.
