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Trabajaré en visión por computadora y aprendizaje profundo usando python
Desarrollador Full Stack senior y científico de datos
Soy Obaid Ur Rahman Zia, CEO de Plivix Technologies. Desarrollamos aplicaciones web y móviles escalables usando Next.js, React, React Native, Node.js, MongoDB, Tailwind CSS y herramientas modernas de ...
Nivel 1
Ha cumplido determinados criterios de rendimiento y muestra un gran potencial en la plataforma.
Acerca de este Servicio
Poseo una maestría en Ciencias de la Computación, especializada en aprendizaje profundo y visión por computadora. Tengo amplia experiencia trabajando en diversos proyectos de visión por computadora usando Python y OpenCV.
Mi experiencia en aprendizaje profundo incluye:
- Redes neuronales convolucionales (CNNs)
- Facenet
- Faster R-CNN
- YOLO
- Redes generativas adversariales (GANs)
- Y muchas otras arquitecturas basadas en CNN
También tengo habilidades en métodos tradicionales de visión por computadora como:
- SIFT
- HOG
- Transformada de Hough
- RANSAC
- Operaciones morfológicas
- Detección de contornos
- Umbralización de imágenes
- Y más
Uso regularmente bibliotecas como NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, TensorFlow, Scikit-learn y OpenCV, y trabajo en entornos como Anaconda y PyCharm.
Por favor, envíame un mensaje antes de hacer tu pedido para revisar la carga de trabajo y ofrecerte un precio preciso.
Mi porfolio
Otros servicios de Ciencia de datos y aprendizaje automático que ofrezco
FAQ
Traducción automática
¿Qué es el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales multicapa para aprender automáticamente características de los datos, a diferencia de los métodos tradicionales que requieren la extracción manual de características.
¿Qué son las CNN y cuál es su papel en la visión artificial?
Las redes neuronales convolucionales (CNN) se utilizan para analizar datos visuales detectando automáticamente características como bordes y formas, lo que las hace esenciales para tareas como la clasificación de imágenes y la detección de objetos.
¿Qué es el aprendizaje por transferencia?
El aprendizaje por transferencia implica adaptar un modelo previamente entrenado a una nueva tarea relacionada, lo que acelera el entrenamiento y mejora el rendimiento, especialmente con datos limitados.
