Je vais concevoir un modèle d'apprentissage automatique personnalisé en python pour votre dataset

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Om Sahu
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À propos de ce service

Traduction automatique

Vous cherchez un modèle d'apprentissage automatique personnalisé conçu spécifiquement pour vos données ?


Je suis Om Sahu, étudiant en BCA IA & Data Analytics et compétiteur sur Kaggle. J'ai réalisé :

- Détecteur de déchets de construction et de démolition utilisant YOLOv8 (mAP50 : 70,93 %)

- Classificateur chats vs chiens utilisant ResNet50 avec un score parfait (1,00) sur Kaggle


Ce que vous recevrez :

- Modèle ML entraîné sur votre dataset

- Code Python propre avec dépôt GitHub

- Script de prédiction fonctionnel

- Rapport de précision du modèle


Je travaille sur :

- Classification d'images

- Détection d'objets

- Analyse prédictive

- Entraînement sur dataset personnalisé


Pourquoi me choisir ?

- Expérience en compétition Kaggle

- Code propre et documenté

- Livraison à temps

- Révisions gratuites si le modèle ne performe pas


Envoyez-moi votre dataset et construisons quelque chose de génial !


  • Expertise du modèle

    • Développement de modèles personnalisés
    • Affiner les modèles
    • Analyse prédictive

  • Secteur

    • Autres

  • Langage de programmation

    • C
    • Python
    • Autres

  • Langue

    • Anglais
    • Hindi

  • Expertise technique

    • Machine learning (supervisé, non supervisé, renforcement)
    • Deep learning (réseaux neuronaux, GAN)
    • Vision par ordinateur (détection d'objets, reconnaissance d'images)

Découvrez Om Sahu

Om Sahu

AI ML Developer , Computer Vision and Python

  • DeInde
  • Membre depuisjanv. 2026
  • Temps de réponse moy.1 heure

  • Langues

    Hindi, Anglais
I'm Om Sahu, a BCA AI & Data Analytics student at LNCT Bhopal. I specialize in building Machine Learning and Computer Vision models using Python. What I've built: - Construction & Demolition Waste Detector using YOLOv8 (mAP50: 70.93%) - Cats vs Dogs Classifier using ResNet50 with Perfect Score (1.00) on Kaggle I deliver clean code, GitHub repo, and working demo with every project.

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