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arreglaré errores en tu modelo de segmentación de imágenes unet o CNN
Ingeniero de IA y ML
Soy un practicante autodidacta de machine learning que trabaja con Python, TensorFlow/Keras y PyTorch, principalmente en clasificación y segmentación de imágenes.
Me gusta entender cómo funciona real...
Acerca de este Servicio
¿Tu modelo U-Net, CNN o de segmentación de imágenes está generando errores, produciendo máscaras en blanco o se niega a entrenar correctamente? Puedo ayudarte a arreglarlo.
Trabajo con pipelines de deep learning en TensorFlow/Keras, y me siento cómodo investigando desajustes en las formas, problemas con funciones de pérdida (Dice, IoU), errores en datos/preprocesamiento, problemas en la arquitectura, entrenamiento que no converge, y configuraciones de entorno o GPU.
Recibirás un cuaderno o script funcional y depurado, además de una explicación clara de qué estaba mal y cómo lo arreglé, con resultados visuales cuando sea relevante, como comparaciones de predicciones o gráficos de entrenamiento.
Trabajo de manera práctica con CNNs y segmentación basada en U-Net usando Python, TensorFlow y Keras, y adopto un enfoque paciente y metódico para identificar qué está realmente roto.
Proceso: envíame tu código y el mensaje de error o problema, confirmaré el alcance, lo arreglaré, lo probaré y te lo devolveré con una explicación.
Nota: para proyectos de imágenes médicas, esto es solo para investigación, educación y prototipado, no está validado para uso clínico o diagnóstico.
¿No estás seguro de qué paquete es el adecuado? Envíame un mensaje primero y le echaré un vistazo rápidamente.
FAQ
Traducción automática
¿Qué información necesitas de mí para empezar?
Tu cuaderno o script, el mensaje de error exacto o una descripción del problema, y una pequeña muestra de tu conjunto de datos si el problema está relacionado con los datos. Algunas imágenes y máscaras de ejemplo suelen ser suficientes si no puedes compartir todo el conjunto de datos.
¿Trabajas con conjuntos de datos de imágenes médicas?
Sí, para investigación, educación o prototipado. Cualquier modelo que entregue no está validado para uso clínico o diagnóstico, así que tenlo en cuenta para tu proyecto.
¿Puedes mejorar la precisión de mi modelo, además de arreglar errores?
Eso está incluido en el paquete Premium, que añade optimización de rendimiento — cosas como ajustar la función de pérdida, la tasa de aprendizaje o la arquitectura — además del trabajo de depuración.
¿Con qué marcos trabajas?
Principalmente Python con TensorFlow y Keras. Si tu proyecto está en PyTorch, envíame un mensaje primero para confirmar que es una buena opción antes de ordenar.
