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Je vais former des modèles ML, CNN ou yolo de base en python
Assistant Python Data et ML
J’aide avec de petites tâches bien définies en Python, données, apprentissage automatique et préparation de datasets. Je peux nettoyer et organiser des notebooks Jupyter, préparer des datasets CSV ou ...
À propos de ce service
Je vais entraîner un modèle de machine learning, CNN ou YOLO de base en Python en utilisant votre dataset propre et prêt à l’emploi.
Ce service convient pour :
- formation de modèles de machine learning de base
- classification d’images simple avec CNN
- formation de détection d’objets YOLO de base
- évaluation du modèle et explication des résultats
Selon le pack, je peux fournir le code source, un notebook Jupyter ou un script Python, les poids entraînés si applicable, les métriques d’évaluation et un bref résumé des résultats.
Veuillez noter que votre dataset doit être déjà propre et organisé avant l’entraînement. Un prétraitement de base pour l’entraînement peut être inclus, comme la division en train/validation, l’encodage des labels, le redimensionnement des images ou la vérification des formats. Cependant, le nettoyage complet des données, le tri des images, la correction des labels YOLO, l’annotation manuelle, la restructuration du dataset, le déploiement en cloud et l’intégration API ne sont pas inclus par défaut.
Je ne garantis pas la précision du modèle. Les résultats dépendent de la qualité du dataset, de la qualité des labels, de l’équilibre des classes, de la qualité des images, du choix du modèle et de la difficulté de la tâche. Si le résultat est limité par le
dataset, je vous expliquerai les raisons probables dans le résumé.
Contactez-moi avant de commander si votre dataset est volumineux, désordonné, peu clair ou nécessite un entraînement personnalisé.
Langage de programmation:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Outils:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
tensorflow
•
Colab
FAQ
Traduction automatique
Quel dataset dois-je fournir ?
Veuillez fournir un dataset propre et organisé. Pour ML, la colonne cible doit être claire. Pour CNN, les images doivent être regroupées par classe ou comporter des labels. Pour YOLO, les labels et data.yaml doivent déjà être corrects.
Cela inclut-il le nettoyage des données ?
Seul un prétraitement de base pour l’entraînement est inclus, comme la division train/val, l’encodage des labels, le redimensionnement des images ou la vérification des formats. Le nettoyage complet des données, le tri des images, la correction des labels YOLO ou la restructuration nécessitent une offre personnalisée.
Garantissez-vous la précision du modèle ?
Non. La précision dépend de la qualité du dataset, de la qualité des labels, de l’équilibre des classes, de la qualité des images, du choix du modèle et de la difficulté de la tâche. Je fournirai des métriques et expliquerai les raisons probables si le résultat est limité.
Que vais-je recevoir après l'entraînement ?
Selon le pack, vous pouvez recevoir le code source, un notebook Jupyter ou un script Python, les poids entraînés si applicable, des métriques d’évaluation et un bref résumé des résultats.
Pouvez-vous entraîner des modèles YOLO ?
Oui, je peux entraîner un modèle YOLO de base si votre dataset est déjà préparé avec des dossiers d’images corrects, des fichiers de labels, des noms de classes et data.yaml. La correction des labels YOLO n’est pas incluse par défaut.
Pouvez-vous entraîner des modèles de classification d’images CNN ?
Oui, je peux entraîner un modèle CNN de classification d’images de base si vos images sont déjà organisées par classe ou accompagnées d’un fichier de labels clair. Le tri des images n’est pas inclus par défaut.
Quelle est la différence entre entraînement et ajustement fin ?
L’entraînement de base et standard se concentrent sur la création d’un modèle de référence. La version premium inclut un ajustement fin limité, comme le réglage de certains paramètres d’entraînement et la réalisation d’expériences supplémentaires. Cela ne garantit pas une amélioration de la précision.
