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Construiré soluciones de visión por computadora con yolo, CNN y opencv
Rokibul
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Tienes dificultades para convertir imágenes o videos en bruto en un sistema de IA funcional? Creo soluciones personalizadas de visión por computadora que realmente se implementan, no solo demos en notebooks.
Me especializo en detección de objetos, segmentación de imágenes y seguimiento de objetos usando YOLO, arquitecturas CNN y OpenCV. Mi trabajo abarca ajustar modelos en conjuntos de datos personalizados, optimizar la precisión mediante aumento de datos y selección de arquitectura, y empaquetar los resultados en una API usable, no solo un archivo de modelo que no sabes qué hacer con él.
Trabajos recientes incluyen ajustar YOLOv8 para detección de objetos en el mundo real, construir modelos de segmentación auto-supervisados para imágenes médicas y desarrollar sistemas de detección de objetos inspirados en el cerebro que combinan CNN con mecanismos de atención.
Lo que obtienes:
Modelo entrenado a medida en tu conjunto de datos (no una demo genérica preentrenada)
Métricas de evaluación claras (precisión, mAP, F1) para que sepas que realmente funciona
Código limpio, documentado en Python, PyTorch, OpenCV
Despliegue opcional con FastAPI para que tu modelo sea usable, no solo entrenado
Trabajo de principio a fin: preprocesamiento de datos, entrenamiento del modelo, evaluación y despliegue. Ya sea que necesites un prototipo rápido o una pipeline lista para producción.
Conoce a Rokibul
Rokibul
AI,ML Engineer
- DeBangladesh
- Miembro desdejul 2026
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Inglés, Hindi
AI/ML Engineer specializing in computer vision, LLM/VLM fine-tuning, and RAG systems. Experience fine-tuning OpenVLA, SmolVLA, and BanglishBERT; building CNN-based segmentation/detection pipelines; and developing agentic AI workflows with LangGraph and MCP. Comfortable across the full pipeline — data processing, training, evaluation, deployment (FastAPI/Django). Native Bangla speaker, strong edge in code-mixed NLP. CSE graduate (AI/ML concentration), researching robotic scene understanding. Reliable communication, clean code, and real problem-solving.
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Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué tipo de conjunto de datos debo proporcionar?
Cualquier imagen/video etiquetado o no etiquetado relevante para tu caso de uso. Si tus datos aún no están etiquetados, puedo ayudarte con orientación para anotarlos o usar modelos preentrenados como punto de partida — solo comparte lo que tienes y te aconsejaré sobre la mejor estrategia.
¿Puedes trabajar con un conjunto de datos pequeño?
Sí. Uso técnicas como aumento de datos, transferencia de aprendizaje y ajuste fino de modelos preentrenados (YOLOv8, CNN backbones) para obtener resultados sólidos incluso con datos limitados — esto es común en proyectos reales de CV.
¿Recibo el código fuente y el modelo entrenado?
Sí, todos los niveles incluyen el archivo del modelo entrenado y código limpio y documentado. Los niveles superiores también incluyen scripts de despliegue y un informe técnico que explica la arquitectura y los resultados.
¿Qué pasa si mi caso de uso no encaja en los paquetes estándar?
No hay problema — envíame un mensaje con tus requisitos antes de ordenar. Crearé una oferta personalizada si tu proyecto necesita algo fuera de los paquetes listados (por ejemplo, seguimiento basado en video, inferencia en tiempo real o pipelines multi-modelo).
¿Cómo aseguras que el modelo realmente funciona y no solo entrena?
Cada entrega incluye un informe de evaluación con métricas reales (precisión, mAP, F1, matriz de confusión cuando sea relevante) para que puedas verificar el rendimiento antes de desplegar — no solo confiar en mi palabra.
¿Puedes desplegar el modelo por mí?
Sí, los niveles Standard y Premium incluyen un despliegue en FastAPI para que el modelo sea accesible mediante un endpoint API, no solo un archivo en crudo. Dime tu preferencia de hosting y te aconsejaré sobre la integración.
