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Entrenaré un modelo de clasificación de imágenes en pytorch
Desarrollador de agentes de IA, automatización y ML
Construyo sistemas de IA en los que puedes confiar: agentes LLM (LangGraph, LangChain), RAG sobre tus documentos, flujos de trabajo de automatización n8n, servidores MCP y clasificadores de imágenes e...
Acerca de este Servicio
¿Necesitas que tus imágenes se ordenen automáticamente? Entreno modelos de clasificación de imágenes en PyTorch y los evalúo honestamente, para que sepas cómo funcionan en datos que no han visto antes.
Cada paquete incluye preprocesamiento de datos, un modelo ajustado, pruebas con datos reservados, código fuente y documentación.
- El paquete estándar añade validación cruzada de 5 pliegues, manejo de desequilibrio de clases, seguimiento con MLflow y un endpoint en FastAPI en Docker
- El paquete premium añade experimentos de optimización, validación del conjunto de datos, despliegue de API en tu nube o servidor y registro de predicciones
Mi propio proyecto, NeuroScan, clasifica 6,400 escaneos de MRI en 4 clases con un recall macro promedio del 98.95% en validación cruzada de 5 pliegues (solo investigación, no es una herramienta clínica).
Modelos: Básico 1, Estándar hasta 2, Premium hasta 3. PyTorch por defecto; TensorFlow, Keras o detección de objetos bajo solicitud.
Proporcionas un conjunto de datos etiquetado (hasta aproximadamente 2,000 / 10,000 / 20,000 imágenes por paquete). Entreno en Colab; para una GPU más grande, proporcionas acceso o cubres el costo. Los costos de hosting corren por tu cuenta. No puedo prometer una precisión específica, ya que los resultados dependen de tus datos.
Envíame un mensaje con lo que quieres clasificar y una muestra de datos, y te recomendaré un paquete.
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué tipo de imágenes y tareas puedes manejar?
Cualquier conjunto de imágenes con etiquetas que puedas clasificar en clases: productos, documentos, defectos, plantas, escaneos y más. Funciona mejor una etiqueta por imagen. La clasificación múltiple, segmentación y detección de objetos son tareas diferentes, así que primero consulta conmigo.
¿Qué debo proporcionar?
Un conjunto de datos etiquetado, idealmente una carpeta por clase o un CSV con rutas de imágenes y etiquetas, además de una descripción de cómo se usará el modelo. Una guía aproximada es al menos 100 imágenes por clase. La validación del conjunto de datos está incluida en Premium o disponible como extra.
¿Puedes garantizar una cierta precisión?
No. Los resultados dependen de la calidad de tus datos, la calidad de las etiquetas, el equilibrio de clases y la dificultad de la tarea. Informo números honestos en datos no vistos y te diré temprano si los datos parecen demasiado débiles para el objetivo.
¿Qué es la validación cruzada y por qué importa?
En lugar de probar una sola vez en una división única, los datos se dividen en 5 partes y el modelo se entrena y prueba 5 veces. Obtienes un promedio y una dispersión, que muestran si una buena puntuación fue suerte. Lo incluyo en el paquete Standard.
¿Qué pasa si algunas clases tienen muchas menos imágenes que otras?
Eso es común. En Standard lo manejo con técnicas como pérdida focal y ponderación de clases, y evalúo el modelo con métricas como recall macro, no solo precisión general, para que las clases raras no se ignoren.
¿Qué frameworks y modelos utilizas?
Por defecto uso PyTorch, con backbone preentrenados comprobados (por ejemplo ResNet, EfficientNet o Vision Transformer) ajustados a tus datos. TensorFlow o Keras están disponibles bajo solicitud; avísame antes de ordenar para confirmar que encaja.
¿Qué recibiré y qué significa monitoreo?
Pesos del modelo, código fuente, un pipeline documentado y tus resultados. El paquete Standard añade seguimiento de rendimiento con MLflow y un endpoint en FastAPI en Docker; el Premium añade registro de predicciones y latencia, además de una llamada de revisión. Monitoreo significa seguimiento y registro, no paneles en vivo ni alertas.
¿Hospedas el modelo o la API?
No proporciono hosting. El paquete Premium incluye desplegar la API en tu cuenta de nube, servidor o Hugging Face Space; me das acceso y pagas los costos de hosting. El paquete Standard te da una imagen Docker lista para desplegar tú mismo.
¿Puedo usarlo para decisiones médicas o críticas de seguridad?
No. Mis modelos están diseñados para clasificación general de imágenes y uso en investigación. Mi proyecto NeuroScan es una demo de investigación, no una herramienta clínica. Cualquier asunto médico o crítico de seguridad requiere validación adecuada y revisión regulatoria fuera del alcance de este gig.
¿Qué pasa si no estoy satisfecho con los resultados?
Los errores en lo que entregué se corrigen con tus revisiones (una en Basic, dos en Standard, tres en Premium). Los resultados dependen de tus datos, así que mejorarlos con más datos, modelos adicionales o mayor ajuste es un pedido nuevo o un extra.
