ディープラーニングまたはコンピュータビジョンPythonプロジェクトを構築します

ビジネスまたは研究に信頼性が高く、よく設計された機械学習、深層学習、またはコンピュータビジョンソリューションが必要な場合（最初から正しく構築されている場合）、あなたは正しい場所にいます。

このサービスは、YOLOv8とSAMを使用したオブジェクト検出と画像セグメンテーション、SVM、ランダムフォレスト、決定木、ナイーブベイズを使用した分類とクラスタリング、時系列分析、異常検出、NLP、ViT、BERT、GPT、Hugging Faceモデルを含むトランスフォーマーベースのアーキテクチャなど、幅広いAI分野にわたるPythonモデルのエンドツーエンド開発を提供します。アイデアを検証するためのMVPが必要な場合でも、完全にデプロイされたAPIバックシステムが必要な場合でも、以下の3つのティアで範囲がカバーされます。

**エントリーレベルで受け取れるもの:**
問題領域の徹底的な調査、クリーンなデータ前処理、モデルアーキテクチャの設計と作成、およびすべてのソースコードを含む完全に機能するPythonモデル — 7日以内に3回の修正ラウンドで納品されます。

**スタンダードティアへのアップグレード**では、精度向上のためのモデルの微調整、厳格なモデル検証とテスト、モデルの文書化、および14日間の期間内での5回の修正が追加されます。これは、パフォーマンスと引き継ぎの明確さが重要なプロジェクトに最適です。

**フルティア**では、完全なエンドツーエンドパッケージが提供されます。スタンダードのすべてに加えて、クラウドデプロイメント（AWS）、Flask経由のAPI統合、パフォーマンス監視、および30日間の契約期間中の8回の改訂が含まれます。これは、本番環境対応システムに最適な選択肢です。

**これは誰のためのものか:**
— AIを活用した製品やMVPを構築するスタートアップ
— 信頼性の高いモデル実装を必要とする研究者
— 視覚検査、文書処理、データ分類を自動化する企業
— モデリング層の処理に専門家を必要とする開発者

**この出品者と協力する理由:**
これは、ロンドンを拠点とする機械学習およびコンピュータービジョンエンジニアの作品です。彼は3年以上のプロのエンジニアリング経験、2年のML研究者としての経験を持ち、医療画像セグメンテーションに関するQ1ジャーナルに査読付き論文を発表しています。幅広い業界と問題タイプで50以上のフリーランスMLプロジェクトを完了しています。使用ツールには、PyTorch、TensorFlow、Keras、Flask、Docker、AWSが含まれます。

注文を行う前にメッセージを送信してください。スコープを確認し、ご要望に合わせて正しいティアを選択できます。