Explorar las categorías
Explora
Fiverr Pro
Español
$
USD
Construiré un modelo de deep learning para clasificación y diagnóstico de imágenes médicas
Aprendizaje automático, aprendizaje profundo, GenAI, visión por computadora,
Soy un científico de datos especializado en Python, Scikit-learn, Pandas, NumPy y Streamlit. Creo modelos predictivos, sistemas de regresión y clasificación, y soluciones de pronóstico de series tempo...
Acerca de este Servicio
¿Buscas una clasificación de imágenes médicas precisa y confiable usando deep learning?
Crearé un modelo personalizado de deep learning para analizar y clasificar imágenes médicas como radiografías, resonancias magnéticas y escaneos de lesiones cutáneas, ayudando a investigadores, clínicos y startups de tecnología en salud a tomar decisiones más rápidas y basadas en datos.
Lo que ofrezco:
Clasificación de imágenes usando CNN (ResNet, VGG, EfficientNet)
Detección de enfermedades binaria y multiclase
Transfer learning para alta precisión en conjuntos de datos pequeños
Matriz de confusión, informes de precisión y pérdida
Código Python limpio y bien comentado
Exportación del modelo (formato H5 / SavedModel)
Herramientas y frameworks:
TensorFlow, Keras, OpenCV, NumPy, Matplotlib
¿Por qué elegirme?
Me especializo en proyectos de imágenes médicas con experiencia práctica real. Entrego modelos listos para producción con documentación completa para que entiendas exactamente qué se construyó.
Envíame un mensaje antes de ordenar para discutir tu conjunto de datos y requisitos.
Construyamos algo que tenga un impacto real en la atención médica.
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
Q1: ¿Con qué tipo de imágenes médicas puedes trabajar?
Puedo trabajar con radiografías, resonancias magnéticas, tomografías, imágenes de lesiones cutáneas, láminas de histopatología e imágenes de retina. Siempre que tus datos estén en formatos de imagen estándar (JPG, PNG, DICOM), puedo construir un modelo alrededor de ello.
Q2: ¿Qué pasa si no tengo un conjunto de datos grande?
No hay problema. Uso técnicas de transfer learning con modelos preentrenados como ResNet y EfficientNet, diseñados específicamente para ofrecer alta precisión incluso en conjuntos de datos pequeños.
Q3: ¿Qué recibiré como entregable final?
Recibirás el archivo del modelo entrenado (H5 o SavedModel), código fuente completo en Python, un informe de rendimiento que incluye precisión, curvas de pérdida y matriz de confusión, y un archivo README que explica cómo usar el modelo.
Q4: ¿Necesito preparar mi conjunto de datos antes de ordenar?
Idealmente sí — las imágenes deben estar organizadas en carpetas etiquetadas. Sin embargo, si necesitas ayuda con la preparación o anotación del conjunto de datos, envíame un mensaje primero y puedo incluirlo como un complemento.
