Я створю ваш проект глибокого навчання або комп'ютерного зору на Python

Якщо вашому бізнесу чи дослідженню потрібне надійне, добре спроектоване рішення для машинного навчання, глибокого навчання або комп'ютерного зору — побудоване правильно з першого разу — ви знаходитесь у правильному місці.

Ця послуга забезпечує наскрізну розробку моделей Python у широкому спектрі дисциплін ШІ: виявлення об'єктів та сегментація зображень за допомогою YOLOv8 та SAM, класифікація та кластеризація за допомогою SVM, Random Forest, Decision Trees та Naive Bayes, аналіз часових рядів, виявлення аномалій, NLP та архітектури на основі трансформерів, включаючи моделі ViT, BERT, GPT та Hugging Face. Незалежно від того, чи потрібен вам MVP для перевірки ідеї або повністю розгорнута система з підтримкою API, обсяг охоплюється трьома рівнями нижче.

**Що ви отримуєте на початковому рівні:**
Повністю робоча модель Python, що включає ретельне дослідження вашої проблемної області, чисту попередню обробку даних, проектування та створення архітектури моделі, а також весь вихідний код — доставлено протягом 7 днів з 3 раундами переглядів.

**Перехід на стандартний рівень** додає точне налаштування моделі для покращеної точності, ретельну перевірку та тестування моделі, письмову документацію моделі та 5 переглядів протягом 14-денного періоду — ідеально для проєктів, де важливі продуктивність та чіткість передачі.

**Рівень Full** пропонує повний комплекс послуг: все, що є в Standard, плюс розгортання в хмарі (AWS), інтеграція API через Flask, моніторинг продуктивності та 8 переглядів протягом 30-денної співпраці — правильний вибір для готових до виробництва систем.

**Для кого це:**
— Стартапи, що створюють продукт або MVP на основі ШІ
— Дослідники, яким потрібна надійна реалізація моделі
— Компанії, що автоматизують візуальний огляд, обробку документів або класифікацію даних
— Розробники, яким потрібен спеціаліст для роботи з рівнем моделювання

**Чому варто працювати з цим продавцем:**
Це робота лондонського інженера з машинного навчання та комп'ютерного зору з більш ніж 3 роками професійного інженерного досвіду, 2 роками як дослідника машинного навчання та рецензованою публікацією в журналі Q1 з сегментації медичних зображень. Було завершено понад 50 фріланс-проектів з машинного навчання в широкому спектрі галузей та типів проблем. Використовувані інструменти включають PyTorch, TensorFlow, Keras, Flask, Docker та AWS.

Будь ласка, надішліть повідомлення перед розміщенням замовлення, щоб можна було підтвердити обсяг робіт та вибрати правильний рівень для ваших потреб.