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Je vais concevoir un modèle d'IA pour la classification d'images ou la détection ou la segmentation
Je suis un développeur en apprentissage automatique appliqué, spécialisé dans la création de solutions de vision par ordinateur pratiques pour des cas d'utilisation réels. J'aide les équipes à transfo...
À propos de ce service
Je propose des services de développement en vision par ordinateur et apprentissage automatique pour les équipes qui ont besoin de modèles d'IA fiables et bien évalués.
Ce service se concentre sur classification/segmentation d'images, détection d'objets et développement de modèles ML personnalisés en utilisant Python. Il convient pour les systèmes internes, la validation de recherche, et les applications produits ou commerciales où la clarté et la reproductibilité sont importantes.
Services inclus :
- Développement de modèles de vision par ordinateur (classification, segmentation ou détection d'objets)
- Prétraitement et augmentation des données
- Entraînement, test et optimisation du modèle
- Métriques d’évaluation et résumé des performances
- Modèle d'apprentissage automatique entraîné livré en .pkl
- Code source propre (Jupyter Notebook ou scripts Python)
Services optionnels :
- Étiquetage et annotation de datasets
- Fine-tuning et optimisation du modèle
- Intégration API d'inférence
- Déploiement sur le cloud
Outils & stack :
Python, YOLO, OpenCV, scikit-learn, Google Colab, Jupyter Notebook, Visual Studio Code
Je travaille avec un périmètre clair, un flux de travail structuré et une remise professionnelle. Merci de me contacter avant de commander pour que je puisse examiner votre dataset et confirmer vos besoins.
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Quels types de tâches de vision par ordinateur supportez-vous ?
Je supporte des projets de classification/segmentation d'images et de détection d'objets en utilisant Python, y compris des modèles basés sur YOLO. Contactez-moi si vous n’êtes pas sûr de l’approche adaptée à votre cas d’usage.
Garantissez-vous une précision spécifique ?
Non. La performance du modèle dépend de la qualité des données, de la taille du dataset et de la complexité du problème. Je me concentre sur la construction et l’évaluation du meilleur modèle possible pour vos données en utilisant des métriques standards de ML.
Quelles données dois-je fournir ?
Vous pouvez fournir des images brutes ou pré-annotées. Si l’annotation est nécessaire, l’étiquetage du dataset est disponible en option.
Recevrai-je le modèle entraîné et le code source ?
Oui. Vous recevrez le fichier du modèle entraîné (.pkl) et le code source propre (Jupyter Notebook ou scripts Python), selon le package choisi.
Pouvez-vous travailler avec de petits datasets ou datasets limités ?
Oui. Je peux travailler avec de petits datasets et appliquer du prétraitement ou de l’augmentation, mais la performance finale dépendra des limitations des données.
Proposez-vous un déploiement ou une intégration d'API ?
Le support de déploiement et l’intégration API d’inférence sont disponibles en options. La maintenance complète du système ou la montée en charge ne sont pas incluses.
Quels outils et technologies utilisez-vous ?
J’utilise Python, YOLO, OpenCV, scikit-learn, Google Colab, Jupyter Notebook, Visual Studio Code, et Roboflow pour l’étiquetage des données.
Dois-je vous contacter avant de commander ?
Oui. M’envoyer un message avant de commander permet de confirmer le format du dataset, le périmètre et le délai de livraison, et d’assurer les meilleurs résultats.
