Je vais concevoir des modèles personnalisés d'apprentissage automatique et de vision par ordinateur
À propos de ce service
Traduction automatique
Vous cherchez une solution personnalisée de Machine Learning ou de vision par ordinateur adaptée précisément à votre projet ? Vous êtes au bon endroit.
Je me spécialise dans la création, l’entraînement et le déploiement de pipelines de vision par ordinateur et de modèles de Machine Learning à haute précision en utilisant Python et des frameworks de pointe.
Services proposés :
- Vision par ordinateur : Détection et suivi d’objets (YOLOv8-v11, OpenCV), classification d’images, segmentation et extraction de caractéristiques.
- Machine Learning : Prétraitement des données, ingénierie des caractéristiques, régression, classification et évaluation de modèles.
- Filtrage de données et traitement du signal : Nettoyage de jeux de données bruyants, traitement de données de capteurs et filtres algorithmiques personnalisés.
- Optimisation de modèles : Réglage des hyperparamètres, optimisation de la précision et amélioration de la vitesse d’inférence.
Frameworks et outils utilisés :
- Langages et bibliothèques : Python, OpenCV, NumPy, Pandas, Scikit-Learn
- Deep learning : PyTorch, TensorFlow, Ultralytics YOLO
- Environnements : Jupyter Notebook, Google Colab, VS Code
Pourquoi choisir mon service ?
- Code propre et bien documenté : Chaque script comprend des commentaires clairs pour que vous puissiez l’exécuter et le modifier facilement.
Découvrez Novem Kate
Computer Engineer, Layout Designer
- DePhilippines
- Membre depuisavr. 2026
- Temps de réponse moy.2 heures
Langues
Anglais
Traduction automatique
FAQ
Traduction automatique
Dois-je fournir l'ensemble de données ?
De préférence, oui. Cependant, si vous n’en avez pas, je peux vous aider à collecter des jeux de données open source ou effectuer du web scraping / augmentation de données selon la portée du projet.
Dans quel format recevrai-je les livrables finaux ?
Vous recevrez un code Python entièrement commenté (.py ou .ipynb), les poids du modèle (par exemple, .pt, .onnx, .pkl) et un fichier readme expliquant comment exécuter le projet.
Pouvez-vous déployer le modèle en tant que service backend ?
Oui ! Je peux empaqueter le modèle dans un endpoint API REST léger avec Flask ou FastAPI en tant que service complémentaire.

