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Entrenaré modelos básicos de ml, CNN o yolo en python
Acerca de este Servicio
Entrenaré un modelo básico de machine learning, CNN o YOLO en Python usando tu conjunto de datos limpio y listo.
Este servicio es adecuado para:
- entrenamiento de modelos básicos de machine learning
- clasificación simple de imágenes con CNN
- entrenamiento básico de detección de objetos con YOLO
- evaluación del modelo y explicación de resultados
Dependiendo del paquete, puedo proporcionar código fuente, un Jupyter notebook o script en Python, pesos entrenados cuando sea aplicable, métricas de evaluación y un breve resumen de resultados.
Ten en cuenta que tu conjunto de datos debe estar ya limpio y organizado antes del entrenamiento. Es posible incluir un preprocesamiento básico para el entrenamiento, como división en train/validation, codificación de etiquetas, redimensionamiento de imágenes o verificaciones de formato. Sin embargo, limpieza completa de datos, ordenamiento de imágenes, corrección de etiquetas en YOLO, anotaciones manuales, reestructuración del conjunto de datos, despliegue en la nube e integración con API no están incluidos por defecto.
No garantizo la precisión del modelo. Los resultados dependen de la calidad del conjunto de datos, la calidad de las etiquetas, el equilibrio de clases, la calidad de las imágenes, la elección del modelo y la dificultad de la tarea. Si el resultado está limitado por el
conjunto de datos, explicaré las posibles razones en el resumen.
Por favor, contáctame antes de ordenar si tu conjunto de datos es grande, desordenado, poco claro o requiere entrenamiento personalizado.
Lenguaje de programación:
Python
Marcos:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
TensorFlow
•
Colab
FAQ
Traducción automática
¿Qué dataset necesito proporcionar?
Por favor, proporciona un conjunto de datos limpio y organizado. Para ML, la columna objetivo debe estar clara. Para CNN, las imágenes deben estar agrupadas por clase o tener etiquetas. Para YOLO, las etiquetas y data.yaml ya deben estar correctas.
¿Incluye esto limpieza de datos?
Solo se incluye preprocesamiento básico para el entrenamiento, como división en train/val, codificación de etiquetas, redimensionamiento de imágenes o verificaciones de formato. La limpieza completa de datos, ordenamiento de imágenes, corrección de etiquetas en YOLO o reestructuración requiere una oferta personalizada.
¿Garantizas la precisión del modelo?
No. La precisión depende de la calidad del conjunto de datos, la calidad de las etiquetas, el equilibrio de clases, la calidad de las imágenes, la elección del modelo y la dificultad de la tarea. Proporcionaré métricas y explicaré las posibles razones si el resultado es limitado.
¿Qué recibiré después del entrenamiento?
Dependiendo del paquete, puedes recibir código fuente, un Jupyter notebook o script en Python, pesos entrenados cuando sea aplicable, métricas de evaluación y un breve resumen de resultados.
¿Puedes entrenar modelos YOLO?
Sí, puedo entrenar un modelo YOLO básico si tu conjunto de datos ya está preparado con carpetas de imágenes correctas, archivos de etiquetas, nombres de clases y data.yaml. La corrección de etiquetas en YOLO no está incluida por defecto.
¿Puedes entrenar modelos de clasificación de imágenes con CNN?
Sí, puedo entrenar un modelo básico de clasificación de imágenes con CNN si tus imágenes ya están organizadas por clase o proporcionadas con un archivo de etiquetas claro. La ordenación de imágenes no está incluida por defecto.
¿Cuál es la diferencia entre entrenamiento y ajuste fino?
El básico y el estándar se centran en entrenar un modelo de referencia. El premium incluye ajuste fino limitado, como ajustar configuraciones de entrenamiento seleccionadas y realizar experimentos adicionales. No garantiza una mejora en la precisión.
