Entrenaré un modelo de deep learning para tu tarea de clasificación de imágenes
Acerca de este Servicio
Hola, soy Ada, investigadora en IA clínica y desarrolladora en Python con más de 3 años de experiencia profesional y un sistema de deep learning implementado basado en datos reales de pacientes (investigación publicada en Springer, 2022).
Entrenaré un modelo de deep learning con tu conjunto de datos de imágenes y entregaré una solución limpia, documentada y que puedas usar realmente, no una caja negra.
LO QUE OFREZCO:
Clasificación de imágenes (binaria o multiclase)
Transfer learning con CNN preentrenadas (ResNet, VGG, EfficientNet)
Preprocesamiento y aumento de datos
Optimización de hiperparámetros
Evaluación completa (precisión, exactitud, recall, F1, matriz de confusión)
Modelo entrenado exportado en PyTorch o ONNX
Scripts de inferencia listos para usar
Notebooks de Jupyter documentados que puedes volver a ejecutar
EXPERIENCIA REAL:
Construí y desplegué un sistema de IA clínica para detección de demencia usando transfer learning con VGG-19 en aproximadamente 7,000 muestras reales de pacientes, gestionando el preprocesamiento mediante exportación a ONNX y despliegue móvil en C#.
PARA QUIÉN ES:
- Investigadores que entrenan modelos para artículos o tesis
- Startups que desarrollan MVPs de visión por computadora
- Estudiantes con proyectos finales
- Cualquier persona con imágenes etiquetadas y un problema de clasificación
Contáctame antes de ordenar para confirmar el alcance.
Lenguaje de programación:
Python
Marcos:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
API:
Otros
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
TensorFlow
•
Colab
•
RStudio
FAQ
Traducción automática
P1: ¿En qué formato debe estar mi conjunto de datos?
A: Lo más fácil es organizar las carpetas por clase (una carpeta por clase). También funciona un CSV con rutas de imágenes y etiquetas. Puedo manejar JPG, PNG y formatos comunes.
Q2: ¿Qué pasa si mi conjunto de datos es muy pequeño?
A: Con transfer learning, incluso 100-200 imágenes por clase pueden dar resultados útiles. Seré honesto contigo desde el principio sobre las expectativas realistas para el tamaño de tu dataset.
Q3: ¿Proporcionas el archivo del modelo entrenado?
A: Sí, cada pedido incluye el modelo entrenado en formato PyTorch (.pt). La opción premium también incluye exportación a ONNX para despliegue multiplataforma.
Q4: ¿Puedes manejar datos de imágenes médicas o sensibles?
A: Sí, tengo experiencia directa con datos de imágenes clínicas y trato toda la información de los clientes con confidencialidad. Borro los datos dentro de los 7 días posteriores a la finalización del proyecto, a menos que se solicite lo contrario.
Q5: ¿Qué pasa si el modelo no alcanza la precisión que necesito?
A: Cada paquete incluye revisiones, y seré transparente sobre lo que se puede lograr con tu dataset. Si los resultados están por debajo de las expectativas debido a limitaciones del conjunto de datos, explicaré por qué y sugeriré mejoras concretas.

