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Je vais concevoir et entraîner des modèles d'IA pour la classification de signaux biomédicaux EEG, ECG et PCG


Zafar Ahmad
Level 1
À propos de ce service
Traduction automatique
Vous recherchez des solutions d’IA innovantes pour analyser et classer des signaux biomédicaux tels que EEG, ECG ou PCG ?
Vous êtes au bon endroit !
Fort d’une expertise en Deep Learning, Machine Learning et traitement du signal, je concevrai et entraînerai des modèles de classification personnalisés adaptés à votre jeu de données et à vos objectifs de recherche. Que vous ayez besoin de modèles pour la recherche en santé, des projets académiques, des diagnostics ou des applications de surveillance en temps réel, je peux fournir des résultats précis et fiables.
Ce que je propose
- Prétraitement et extraction de caractéristiques des signaux EEG, ECG et PCG
- Entraînement de modèles de deep learning (CNN, RNN, Attention, architectures hybrides)
- Techniques de pointe pour la classification de signaux biomédicaux
- Analyse comparative avec des modèles ML traditionnels
- Mesures de performance : précision, sensibilité, spécificité, rappel, F1-Score
- Code bien documenté et rapports détaillés
Pourquoi me choisir ?
- Solide expérience académique et en recherche dans le traitement du signal biomédical
- Expérience pratique avec TensorFlow, PyTorch, MATLAB et Python
- Solutions personnalisables pour chercheurs, étudiants en PhD/MS, startups en santé et laboratoires
- Livraison professionnelle avec des explications claires
Découvrez Zafar Ahmad
Zafar Ahmad
Biomedical Signal Processing, Audio and Music Engineering
Level 1
- DePakistan
- Membre depuisfévr. 2022
- Dernière commande5 mois
Langues
Anglais, Arabe
Dive into advanced audio signal processing with my expertise! I specialize in preparing audio signals for deep learning, blending raw sound with technological innovation. My skills cover spectral analysis, pitch-shifting, and signal denoising. Beyond processing, I transform audio data for enhanced model training and generalization. Join me in revolutionizing audio processing for deep learning, where every sound is a step towards groundbreaking advancements.
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