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案件管理 機器學習模型評估與優化
服務內容
協助釐清既有機器學習或電腦視覺模型的表現與瓶頸，適合已有資料集、模型與明確任務的專案。 本方案涵蓋一個模型、一份已整理且具使用權的資料集：檢查評估流程、建立基準結果、分析代表性錯誤，並進行一項事先約定的小型優化實驗，比較品質或推論效能。交付評估程式、比較報告及重現步驟，含一次原範圍內修正。 由 Kaggle Competitions Expert 執行，採遠端、非同步文字溝通。需求確認且資料、模型與執行環境備齊後 14 天內交付，第一階段 NT$30,000，限上述評估與小型實驗。後續優化或部署另分階段報價，各階段的費用、交付與驗收先確認。 指標與運算預算於開始前確認；不保證特定準確率或速度提升。資料蒐集／標註、大規模訓練、正式部署與雲端運算費用另計。 案例圖：DeepPCB 公開資料集的選定測試樣本（https://github.com/tangsanli5201/DeepPCB），顯示個別偵測結果，非完整測試集準確率。
使用的技能專長
關於專家
我是 Ping，AI／全端工程師。協助將人工整理資料、文件辨識、客服問答與內部管理流程，做成可實際使用的網站、桌面工具或自動化系統。可承接單一功能、既有系統擴充，或分階段開發 MVP。 【可以協助的項目】 ・客製化網頁與後台：資料管理、查詢表單、報表儀表板、前後端與 API 串接。 ・OCR／文件結構化：辨識圖片、PDF 與表格，整理成可查詢、匯出或串接的資料。 ・AI 客服／知識庫：LLM 串接、RAG 文件問答、AI Agent 與工作流程整合。 ・Python 自動化：Excel／CSV 清理、批次轉檔、資料彙整、排程與分析工具。 ・機器學習／電腦視覺：模型訓練與評估、物件偵測、瑕疵辨識與推論效能優化。 ・軟體功能重建與跨平台開發：依需求重新實作既有功能與操作流程，提供 Windows／Linux 工具、資料格式解析與歷史資料移轉；先評估資料使用權、可行性與功能範圍。 ・部署與系統整合：FastAPI、Docker、模型服務及既有系統串接。 【經驗與成果】 自 2018 年起以 Python 為主要開發語言，具備模型、資料流程、前後端、測試與部署整合經驗。 Kaggle Competitions Expert，累積 1 銀、2 銅；最佳成績 16／2,097（Top 0.8%），歷史最高全球競賽排名 828。 【個人作品】 ・FCN Desk：行情資料、條件檢核、排程與報表。 ・Subtitle Box：YouTube 自訂字幕、AI 翻譯與筆記。 ・Codex 用量分析儀表板：記錄解析與互動視覺化。 ・Markword：Markdown／Mermaid 網頁編輯器。 ・DeepPCB：公開資料集的瑕疵偵測研究展示。 【合作方式】 以遠端、非同步文字溝通為主。先確認需求、資料範例、交付內容與驗收標準，再依範圍評估報價與時程；可從小型原型開始，分階段開發。部署、操作文件與後續維護範圍於合作前確認。 常用技術：Python、React、TypeScript、FastAPI、SQLite、pandas、scikit-learn、PyTorch、Docker、ONNX、TensorRT。 有喜歡的網站或軟體，歡迎提供參考。我可以依你需要的功能與使用流程，重新設計、開發成適合你的版本。也歡迎提供目前的作業方式、想改善的問題及預期成果，一起確認實作範圍。
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