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Crearé modelos de visión por computadora con detección de objetos YOLO
Ahmed Dridi
Acerca de este Servicio
Traducción automática
Ingeniero en aprendizaje automático con 4 meses de experiencia profesional desarrollando sistemas de visión por computadora y ML de nivel productivo. Me especializo en detección de objetos YOLO, segmentación de instancias y despliegue de modelos que funcionan en condiciones reales.
Logros recientes: Construí un sistema de detección de productos en tiempo real que sirve búsquedas en vivo, creé un sistema de detección de daños en autos que reduce la evaluación manual de 2 horas a 15 minutos, y desplegué una pipeline de detección de fraude que identifica más de 45000 reclamaciones sospechosas.
Ofrezco soluciones completas: entrenamiento de modelos, optimización para producción (reducción del 40% en latencia), despliegue con FastAPI, contenedorización con Docker e integración con bases de datos. Cada proyecto incluye métricas de rendimiento, código fuente y documentación.
Ya sea que necesites detección de objetos, clasificación de imágenes, detección de fraude o una pipeline completa de ML, construyo sistemas que escalan. Convertamos tus datos en soluciones inteligentes.
Conoce a Ahmed Dridi
Ahmed Dridi
Full Stack AI Developer
- DeTúnez
- Miembro desdeoct 2025
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Inglés
ML Engineer from Tunis | ESPRIT student | 4 months professional experience
Building production AI: computer vision, deep learning, deployment.
Prevented €45K+ fraud | 87% faster assessments | 95% accuracy
YOLO | TensorFlow | PyTorch | FastAPI | Docker | AWS
Production-ready code + documentation guaranteed.
Certified: Deep Learning (NVIDIA), NLP, AWS AI.
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Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿En qué formato debo proporcionar mi conjunto de datos?
Acepto conjuntos de datos en cualquier formato común: imágenes en carpetas (JPG, PNG), formato COCO, Pascal VOC, o incluso imágenes sin procesar en un archivo ZIP. Si tus datos no están anotados, puedo guiarte en herramientas de anotación (Roboflow, Label Studio, CVAT). Para mejores resultados, proporciona al menos 200-500 imágenes por categoría, aunque yo
¿Cuánto tiempo tarda en entrenarse el modelo?
El tiempo de entrenamiento depende del tamaño del conjunto de datos y del hardware. Tiempos típicos: 500 imágenes = 2-3 días, 1000+ imágenes = 5-7 días. Conjuntos de datos más grandes pueden tardar más. Siempre proporciono un cronograma personalizado tras revisar tu conjunto de datos. Nota: los tiempos de entrega de Fiverr (7/10/14 días) incluyen entrenamiento, optimización y despliegue.
¿Funcionará mi modelo con datos del mundo real fuera de mi conjunto de entrenamiento?
Sí, ese es el objetivo. Optimizo los modelos específicamente para el rendimiento en el mundo real usando técnicas como aumento de datos, filtrado temporal y umbral de confianza. Mis modelos son probados para su generalización. Sin embargo, si tus datos de prueba son drásticamente diferentes de los datos de entrenamiento (diferente iluminación
¿Qué pasa si la precisión del modelo no es lo suficientemente buena?
Estoy comprometido con los resultados. Si la precisión está por debajo de las expectativas, diagnosticaré el problema—generalmente se debe a la calidad del conjunto de datos, desequilibrio de clases o datos insuficientes. Propondré soluciones: más datos de entrenamiento, aumento de datos, ajuste de hiperparámetros o probar una arquitectura diferente. Iteraciones adicionales ar
