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Je vais créer des modèles personnalisés de classification d'images, de regroupement et d'apprentissage profond en python
Transformer les données en solutions d'IA intelligentes !
Je aide les startups, les entreprises et les chercheurs à développer des solutions d'IA intelligentes en utilisant le Machine Learning, le Deep Learning, la vision par ordinateur et l'IA agentique. Mo...
À propos de ce service
Vous avez besoin d’un modèle personnalisé de machine learning ou deep learning construit en Python ?
Je crée des modèles de classification d’images et de deep learning prêts pour la production en utilisant des architectures de pointe CNN, ResNet, EfficientNet, Vision Transformers (ViT) et transfer learning conçues à la fois pour la précision en recherche et pour le déploiement en conditions réelles.
Ce que je propose :
- Classification d’images avec des architectures modernes (ResNet, EfficientNet, ViT, Swin Transformer)
- Entraînement personnalisé en deep learning sur votre dataset, y compris l’affinement de modèles pré-entraînés
- Segmentation d’images avec U-Net et DeepLabV3+
- Prétraitement des données, augmentation, ingénierie des caractéristiques et EDA
- Évaluation complète : précision, rappel, F1-score, matrice de confusion, ROC-AUC
Pourquoi travailler avec moi :
- Bonne maîtrise des architectures SOTA actuelles, pas seulement des CNN classiques
- Conçu pour les chercheurs nécessitant des expériences reproductibles et bien documentées
- Code propre et optimisé PyTorch/TensorFlow avec des rapports d’évaluation clairs
- Support complet : analyse du dataset, entraînement, réglages, modèle final
- Solutions fiables et évolutives pour articles de recherche, startups ou produits d’IA pour entreprises
Contactez-moi avant de commander pour partager votre dataset et votre cas d’usage, et je vous recommanderai la meilleure architecture et approche pour votre projet.
Langage de programmation:
Python
•
SQL
•
Colab
•
Java
APIs:
Microsoft Computer Vision AI
Outils:
Jupyter Notebook
•
OpenNN
•
tensorflow
•
Excel
•
CVAT
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
•
tensorflow
Mon portfolio
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FAQ
Traduction automatique
Quel type de modèles de classification d'images pouvez-vous créer ?
Je construis des modèles en utilisant CNN, ResNet, EfficientNet et Vision Transformers (ViT), allant de simples classificateurs binaires à des systèmes multi-classes complexes, en fonction de vos exigences en matière de précision et de rapidité.
Dois-je fournir mon propre ensemble de données ?
Idéalement oui, pour obtenir les meilleurs résultats pour votre cas d'utilisation spécifique. Si vous n'en avez pas, je peux vous aider à rechercher, générer ou augmenter un jeu de données adapté, contactez-moi pour en discuter.
Pouvez-vous entraîner un modèle de deep learning sur mon dataset personnalisé ?
Oui, c'est mon service principal. Je m'occupe du prétraitement, de l'augmentation, de l'entraînement et du fine-tuning sur des architectures pré-entraînées pour correspondre à vos données.
Quels frameworks utilisez-vous pour le développement de modèles d'IA ?
Principalement PyTorch et TensorFlow, ainsi que scikit-learn pour les tâches d'apprentissage automatique classiques et l'évaluation.
Quelles métriques d’évaluation allez-vous fournir ?
Précision, rappel, F1-score, matrice de confusion et ROC-AUC avec un rapport clair expliquant ce que signifient les chiffres pour votre cas d'utilisation.
Pouvez-vous améliorer un modèle d’apprentissage automatique ou d’apprentissage profond existant ?
Oui. Je peux examiner votre modèle actuel, identifier les goulots d'étranglement dans l'architecture, les données ou la stratégie d'entraînement, et l'optimiser pour de meilleures performances.
Vais-je recevoir le code source complet ?
Oui, entièrement documenté et structuré pour que vous ou votre équipe puissiez le maintenir et le faire évoluer.
Pouvez-vous également créer des modèles de segmentation d’images ?
Oui, en utilisant U-Net, DeepLabV3+ et des architectures similaires pour des tâches de classification au niveau pixel.
Pouvez-vous reproduire un article de recherche ou implémenter un modèle d’IA spécifique ?
Oui, je peux implémenter des modèles issus de papiers de recherche et les adapter à votre dataset et à vos besoins.
Pouvez-vous déployer le modèle entraîné en tant qu'API ?
Oui, je peux offrir un support pour le déploiement en utilisant FastAPI et Docker afin d'intégrer votre modèle d'apprentissage automatique entraîné dans des applications ou des systèmes de production.
