Crearé un modelo de inteligencia artificial para imágenes médicas que detecte enfermedades a partir de radiografías y resonancias

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Me especializo en construir modelos de deep learning listos para producción para tareas de imagen en el mundo real.

Servicios que ofrezco:

Clasificación de imágenes ResNet, EfficientNet, VGG, CNNs personalizadas Detección de objetos YOLOv8, YOLOv5, Faster R-CNN Segmentación de imágenes Semántica, de instancia y panóptica (U-Net, Mask R-CNN) Entrenamiento con conjuntos de datos personalizados Entrena con TUS datos Transfer learning Resultados rápidos y precisos incluso con conjuntos de datos pequeños Optimización de modelos Modelos ligeros para despliegue

️ Herramientas y frameworks: PyTorch | TensorFlow | Keras | OpenCV | YOLOv8 | Hugging Face | scikit-learn

Lo que recibirás: Código Python limpio y bien comentado, informes de precisión/pérdida en entrenamiento y validación, pruebas del modelo en imágenes de muestra, README con instrucciones de configuración.

Casos de uso en los que he trabajado: Análisis de imágenes médicas, detección de productos en retail, detección de defectos en manufactura, reconocimiento facial/emocional, análisis de imágenes satelitales

¿Por qué elegirme? Precisión del modelo superior al 95% en conjuntos de datos estándar, código limpio y listo para desplegar, no solo un notebook, comunicación clara durante todo el proyecto, experiencia con conjuntos de datos pequeños y grandes

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