Construiré modelos de inteligencia artificial CNN de aprendizaje profundo con transfer learning en tensorflow

Construyo modelos personalizados de clasificación de imágenes usando Convolutional Neural Networks (CNNs) y transfer learning para detección de defectos en productos, imágenes médicas, clasificación de residuos, evaluación de daños o cualquier categoría de imagen que necesites clasificar.

Lo que puedo construir para ti:

• Arquitecturas CNN personalizadas entrenadas con tu conjunto de datos de imágenes
• Transfer learning usando modelos preentrenados (MobileNet, ResNet, VGG) para resultados más rápidos y precisos en conjuntos de datos pequeños
• Clasificación de imágenes multiclase
• Generación de leyendas/descripciones de imágenes para casos de uso avanzados

Lo que recibirás:

• Conjunto de datos de imágenes preprocesado y aumentado
• Modelo CNN entrenado con curvas de precisión/pérdida
• Informe de evaluación (precisión, matriz de confusión)
• Jupyter Notebook con explicación completa
• Archivo del modelo guardado (.h5 / .keras) listo para usar

Herramientas que uso: Python, TensorFlow, Keras, CNN, Transfer Learning, NumPy, Matplotlib

He construido y entregado proyectos reales de CNN, incluyendo un sistema de clasificación de daños en aeronaves (CNN + RNN + Transformers para generación de leyendas de imágenes) y un modelo de clasificación de residuos usando transfer learning. Enlaces disponibles en mi portafolio.

Envíame un mensaje con tu conjunto de datos de imágenes y categorías antes de ordenar, para confirmar la viabilidad y el tiempo.