Разместите свой проект бесплатно и начните получать предложения от фрилансеров-исполнителей уже спустя минуты после публикации!
12 800 ₽

Создать модель распознавания категорий товара

проект завершен


необходимо распознавать данные для интернет-магазина в котором продаются одежда обув и аксессуары
Входные данные:
изображения продукта, название, описание

Выходные данные: определить пол и категорию.


Данные для обучения модели есть

Отзыв заказчика о сотрудничестве с Владиславом Бандуриным

Качество
Профессионализм
Стоимость
Контактность
Сроки

Работа выполнена на отлично, все договоренности соблюдены!
Влад хороший специалист, всем рекомендую!
Всегда был на связи, отвечал на вопросы , объяснял нюансы.
Спасибо!)

Отзыв фрилансера о сотрудничестве с Максимом Панфиловым

Оплата
Постановка задачи
Четкость требований
Контактность

Заказчик предоставил качественный датасет для обучения нейросети, что помогло сделать работу лучше, чем ожидалось 🙂
Было очень приятно работать, буду рад сотрудничать в дальнейшем!

Владислав
Владислав Бандурин | Сейф Сейф



  1. 14 дней12 800 ₽Победившая ставка
    Владислав
    Владислав Бандурин
    509     3  0

    Добрый день.
    Я занимаюсь Data Science уже два года, специализируюсь на Computer Vision проектах. Меня заинтересовал Ваш проект и я хотел бы узнать про него больше. В частности, есть ли у вас размеченный датасет и какую точность классификации планируете получить на выходе?
    Чтоб более детально сложность задачи мне необходимо увидеть примеры изображений.
    Буду рад пообщаться;)
    С уважением,
    Влад

    Украина Киев | 22 сентября 2019 |
  • Rafayel Khachatryan
    19 августа 2019 |

    Простите, а на каком языке разработан проект ?

  • Максим Панфилов — заказчик проекта
    19 августа 2019 |

    node js

  • Игорь Малый
    19 августа 2019 |

    Добрый вечер. Какой бюджет?

  • Сергей Ребе
    20 августа 2019 |

    Если в описании продукта есть что-то вроде "Зимняя одежда для мальчиков", то это несложно 🙂

  • Роман Безфамильный
    20 августа 2019 |

    На питоне и ИИ-шное распознавание картинок можно сделать. Немного напряжно, но не сильно. Сейчас куча готовых библиотек есть. Правда, 100%-го распознавания не выйдет.

  • Сергей Никонов
    20 августа 2019 |

    Добрый день. 

    Тут основная проблема в том, что данные в разных областях. Распознавание с изображения это одно и требует Computer Vision, описание и название требуют NLP.  Потом эти предсказания нужно как-то объединять.

    Размер размеченных данных?

    Бюджет?

    Сроки?

    С уважением, Сергей.

  • Роман Безфамильный
    20 августа 2019 |

    Не обязательно, берем библиотеку питоновскую по попиксельному перебору данных - построение кривых, я не помню, как она обзывается, потом кучу картинок с тегами. И мелкую фигню, которая размеры и кривые будет анализировать. Но ту собиратель кирпичей из конструктора не подойдет, нужен хотябы человек, изучавший дифференциальную геометрию.

  • Сергей Никонов
    20 августа 2019 |

    ну, по классике тут должна быть CNN и что-то вроде word2vec.

  • Роман Безфамильный
    21 августа 2019 |

    Можно и библах, юзающих растровую графику. Дольше думать будет, но можно. А знания диффгеометрии все равно нужны. )