Zinn Hub
0
Giỏ hàng của bạn
0

Abdelkader Khatir

Chuyên gia chú thích dữ liệu

📍 Located in: Algeria 🕐
🎯🤝 Sẵn sàng cho công việc một lần hoặc dài hạn ⏱️ Có sẵn 30 giờ/tuần 🌐 Có thể làm việc theo múi giờ của bạn
👤 Người làm việc tự do
✔ Đã xác minh
⭐ Cấp độ Zinner 1
🔗 Tìm Abdelkader Khatir trực tuyến
🔍

Khám phá các liên kết và phần còn lại của hồ sơ này để biết họ là ai. Zinn Hub giữ cho hồ sơ của mỗi Zinner luôn mở và minh bạch — để bạn có thể xây dựng lòng tin và tự tin thuê người.

💰 Giá cả
Giá thông thường mỗi giờ: $17.00/giờ
Quan tâm đến các dự án có giá trị: $50.00 – $500.00
🔒 Các khoản thanh toán được Zinn Hub giữ an toàn cho đến khi bạn hài lòng · Thẻ, PayPal, Tiền điện tử & hơn thế nữa · Không có phí người mua
✓

Kỹ năng được xác minh bởi Zinn Hub

Zinner đã xác minh

Abdelkader Khatir đã chứng minh kỹ năng của họ với Zinn Hub và cung cấp bằng chứng về công việc của họ. Mọi Zinner đã được xác minh đều vượt qua đánh giá đảm bảo chất lượng thực tế — vì vậy bạn có thể thuê một cách tự tin.

🛡️ Đã xác minh từ September 2026

Thành viên từ
Sep 2026
Zinns được liệt kê
0
Hoạt động gần đây nhất
3 weeks trước

Giới thiệu

Tôi là một Chuyên gia chú thích dữ liệu tỉ mỉ với kinh nghiệm về thị giác máy tính, cấu trúc tập dữ liệu và quy trình làm việc AI tạo sinh. Tôi có kinh nghiệm thực tế trong việc chú thích các hộp giới hạn 2D để phát hiện phương tiện bằng CVAT, và tôi đã tạo và xác thực các đầu ra JSON COCO 1.0 cho các quy trình học máy.

Lý lịch chuyên môn

Tôi có bằng BTS về Kinh doanh Quốc tế từ INSPF Tizi Ouzou, Algeria, và tôi được chứng nhận bởi Google Cloud và Microsoft về AI tạo sinh, Mô hình ngôn ngữ lớn và AI có trách nhiệm. Nền tảng của tôi về hỗ trợ khách hàng và dịch thuật đã mang lại cho tôi sự chú ý đặc biệt đến chi tiết, độ chính xác và tuân thủ nghiêm ngặt các hướng dẫn — những kỹ năng cần thiết cho việc chú thích dữ liệu chất lượng cao.

Kỹ năng kỹ thuật

· Chú thích và gắn nhãn dữ liệu (hộp giới hạn 2D, phân đoạn)
· CVAT (Công cụ chú thích thị giác máy tính)
· Tạo và xác thực định dạng JSON COCO 1.0
· Phát hiện đối tượng và phân loại hình ảnh
· Kiểm soát chất lượng và xác thực tập dữ liệu
· AI tạo sinh và Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)
· Tạo lời nhắc AI và tạo nội dung
· Microsoft Excel và Google Workspace
· GitHub để kiểm soát phiên bản và quản lý dự án

Điểm nổi bật của danh mục đầu tư

Tôi đã tạo một tập dữ liệu phát hiện phương tiện hoàn chỉnh được chú thích ở định dạng COCO 1.0 bằng CVAT. Dự án này thể hiện khả năng của tôi trong việc xử lý các trường hợp phức tạp như che khuất, nhiễu nền và căn chỉnh ranh giới nghiêm ngặt. Tập dữ liệu được xuất bản trên GitHub và phù hợp để đào tạo các mô hình thị giác máy tính như YOLO hoặc Faster R-CNN.

Xem công việc của tôi: /khatirjuba-bot/Dataset_Vehicles_COCO

Ngôn ngữ

· Tiếng Ả Rập: Bản ngữ
· Tiếng Pháp: C2 (Thành thạo)
· Tiếng Anh: B2-C1 (Trung cấp cao đến thành thạo)

Tại sao làm việc với tôi?

Tôi đáng tin cậy, tự định hướng và có khả năng cung cấp chất lượng nhất quán trong khi đáp ứng thời hạn. Tôi cảm thấy thoải mái với công việc lặp đi lặp lại, tập trung và phản hồi lặp lại. Tôi có sẵn cho các dự án từ xa về chú thích dữ liệu, đào tạo AI, chú thích video và kiểm soát chất lượng.

Tôi cam kết tạo ra các tập dữ liệu chính xác, sạch sẽ và có cấu trúc tốt, sẵn sàng cho các quy trình học máy. Cho dù bạn cần chú thích cho thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên hay AI tạo sinh, tôi có thể cung cấp kết quả chất lượng cao đáp ứng yêu cầu dự án của bạn.

Tôi có thể bắt đầu ngay lập tức và có thể thích ứng với các hướng dẫn và công cụ chú thích của bạn. Hãy cùng nhau làm việc để biến dự án AI của bạn thành hiện thực

Kỹ năng

Công nghệ và chuyên môn mà freelancer này chuyên về.

Danh mục

Các khu vực dịch vụ mà freelancer này có sẵn.

Danh mục đầu tư

Tập dữ liệu phát hiện phương tiện – COCO 1.0 (Chú thích CVAT)

Tập dữ liệu thị giác máy tính để phát hiện phương tiện. Chú thích các hộp giới hạn 2D bằng CVAT, tạo tệp JSON COCO 1.0 để đào tạo ML. Xử lý che khuất, nhiễu nền và căn chỉnh ranh giới.

Xem chi tiết →

Tập dữ liệu phát hiện phương tiện – COCO 1.0 (Chú thích CVAT)

Tập dữ liệu thị giác máy tính để phát hiện phương tiện. Chú thích các hộp giới hạn 2D bằng CVAT, tạo tệp JSON COCO 1.0 để đào tạo ML. Xử lý che khuất, nhiễu nền và căn chỉnh ranh giới.

Xem chi tiết →
📤 Chia sẻ hồ sơ này
𝕏 Chia sẻ LinkedIn Facebook WhatsApp Telegram

Tải ứng dụng Zinn Hub

Thông báo · Truy cập nhanh hơn · Toàn màn hình

Nhấn Chia sẻ trong trình duyệt của bạn

➜ Sau đó nhấn "Thêm vào Màn hình chính"