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Crearé modelos de IA para clasificación de imágenes, detección de objetos y reconocimiento facial
LLM en Ciencia de Datos y Experiencia Full Stack y donde el código hace chats
¡Hola! Soy un entusiasta de la tecnología con experiencia en LLM (Large Language Models), ciencia de datos y desarrollo web full stack. Me apasiona trabajar en proyectos que involucran aprendizaje aut...
Nivel 2
Ha cumplido con los criterios de alto rendimiento y tiene un historial comprobado de cumplimiento de las expectativas de los clientes.
Acerca de este Servicio
¿Buscas un experto en Computer Vision para crear un sistema personalizado de clasificación de imágenes, detección de objetos o reconocimiento facial? Has encontrado al vendedor adecuado.
Me especializo en construir modelos de deep learning listos para producción usando PyTorch, TensorFlow,
YOLOv8/YOLOv9 y OpenCV entrenados con tus datos y entregados con código Python limpio y documentado.
LO QUE CREO PARA TI:
Clasificación de imágenes
- Modelos CNN personalizados o ResNet, EfficientNet, ViT ajustados
- Clasificación multiclase y multilabel
- Modelos de alta precisión
Detección de objetos
- Detección en tiempo real con YOLOv8 / YOLOv9 / Faster R-CNN
- Entrenamiento de clases personalizadas en tu conjunto de datos
- Detección en video y transmisiones en vivo
Reconocimiento facial
- Detección, alineación y reconocimiento
- Sistemas basados en DeepFace, FaceNet, ArcFace
- Detección en webcam en tiempo real
Servicios completos de pipeline
- Recolección de datos, guía de etiquetado y aumento
- Entrenamiento, evaluación y optimización del modelo
- Despliegue de API REST (FastAPI / Flask)
- Exportación a ONNX
POR QUÉ LOS CLIENTES ME ELIGEN:
Más de 3 años de experiencia práctica en ML/DL
Certificado por DeepLearning.ai
Cada entrega incluye código, archivo del modelo, requirements.txt y informe de evaluación
Por favor, envíame un mensaje antes de hacer el pedido.
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Cuántas clases puedes clasificar con aprendizaje automático?
¡Se pueden clasificar hasta 1000 clases con Machine Learning!
¿Se puede personalizar el sistema de reconocimiento facial para cualquier animal vivo?
¡Sí! Puedo hacerlo con conjuntos de datos adecuados.
¿Puedes construir un sistema de reconocimiento facial para la asistencia?
Sí. Por supuesto, puedo construir un sistema de reconocimiento facial para la asistencia.
¿Qué frameworks utilizas para construir estos modelos?
Principalmente uso PyTorch y TensorFlow/Keras. Para detección de objetos uso YOLOv8/YOLOv9, y para clasificación ajusto modelos como ResNet, EfficientNet y ViT según los requisitos de precisión.
¿Necesito proporcionar mi propio conjunto de datos?
No necesariamente. Puedo trabajar con tus datos, usar conjuntos de datos abiertos o ayudarte con estrategias de recopilación y aumento de datos. Si tienes un conjunto de datos pequeño, aplico transfer learning para maximizar la precisión.
¿En qué formato se entregará el modelo?
Entrego modelos en .pt (PyTorch), .h5 o SavedModel (TensorFlow) y también puedo exportar a ONNX para despliegue multiplataforma. Incluyo siempre scripts de inferencia en Python y requirements.txt.
¿Puedes desplegar el modelo en la nube o en una app web?
Sí, en el paquete Premium construyo y despliego usando FastAPI o Flask y puedo alojar en AWS, GCP o Hugging Face Spaces. Se proporciona un enlace a una demo en vivo para pruebas.
¿Qué precisión puedo esperar?
La precisión depende de la calidad de los datos y de la complejidad de las clases. Con un conjunto de datos limpio de más de 500 imágenes por clase, la precisión típica es del 90 al 97%. Siempre comparto un informe completo de evaluación (matriz de confusión, F1, mAP) con cada entrega.
