Zadowolona ze współpracy. Praca została wykonana jakościowo, wykonawca uwzględnił wszystkie komentarze i uwagi, był otwarty na poprawki i proponował dobre rozwiązania w trakcie pracy. Dziękuję za odpowiedzialne podejście.
41
0
Budżet: 15000 UAH Termin: 10 dni
Mam udane doświadczenie w opracowywaniu systemów automatycznego zbierania i przetwarzania dużych zbiorów danych. Rozumiem, że dla projektów architektonicznych kluczowe jest zachowanie wysokiej rozdzielczości obrazów oraz zapewnienie dokładnej klasyfikacji (Exterior, Interior, Top View).
Mój techniczny podejście:
Zbieranie danych (Data Collection):
Opracuję parsery na bazie Playwright lub Selenium (w zależności od złożoności źródeł), które pozwalają na pobieranie oryginalnych plików w maksymalnie dostępnej jakości, omijając zabezpieczenia przed botami.
Klasyfikacja (AI-driven):
Aby uniknąć błędów ręcznego sortowania, wykorzystam wstępnie wytrenowane modele komputerowego widzenia (np. ResNet lub EfficientNet przez PyTorch), dostosowane do rozpoznawania typów architektonicznych. To pozwoli na automatyczne posortowanie tysięcy obrazów według kategorii (Exterior, Interior, Exterior Top View) z wysoką dokładnością.
Strukturyzacja:
Obrazy będą automatycznie rozdzielane do odpowiednich folderów, a ich metadane (jeśli to konieczne) będą przechowywane w uporządkowanym pliku CSV lub JSON.
Przekazanie:
Gotowy zbiór danych udostępnię przez Google Drive lub inne chmurowe magazyny w formie uporządkowanego archiwum.
Orientacyjne terminy i koszt:
Etap 1 (Analiza źródeł i pilotażowe zbieranie): 2–3 dni.
Etap 2 (Ustawienie klasyfikatora i pełne zbieranie): 7–10 dni.
Koszt: 15 000 – 25 000 zł (w zależności od liczby źródeł oraz całkowitej ilości obrazów, którą określimy na pierwszym etapie).
Moje doświadczenie:
Wcześniej pracowałem nad projektami automatyzacji zbierania treści dla e-commerce oraz platform architektonicznych, gdzie konieczne było zachowanie jakości i hierarchii plików.
Jestem gotów przeprowadzić szczegółową analizę źródeł i przedstawić ocenę zakresu prac po tym, jak prześlesz linki do zasobów. Czy byłoby wygodnie omówić szczegóły w prywatnych wiadomościach?
2
1
Budżet: 4000 UAH Termin: 12 dni
Cześć!
Mam odpowiednie doświadczenie w opracowywaniu systemów automatycznego zbierania i przetwarzania danych, w tym z wykorzystaniem widzenia komputerowego do klasyfikacji obrazów. Podobne pipeline'y już realizowałem — od parsowania do strukturalnego przekazywania wyników.
**Proponowane podejście:**
• Zbieranie obrazów — Playwright/Scrapy z obsługą stron JavaScript (Archdaily, Dezeen i inne źródła architektoniczne), pobieranie w maksymalnej jakości, deduplikacja przez percepcyjny hash
• Klasyfikacja — model CLIP (OpenAI) do podziału na kategorie Exterior / Interior / Exterior Top View z progiem pewności do odrzucania wątpliwych przypadków
• Strukturyzacja — foldery według kategorii + CSV/JSON z metadanymi (źródło, URL, data, kategoria, wynik pewności)
• Przekazywanie — automatyczne przesyłanie na Google Drive przez oficjalne API
**Terminy:** 8–12 dni roboczych w zależności od liczby obrazów i źródeł
**Koszt:** 200–350 USD — ostateczna kwota po ustaleniu zakresu
Na pierwszym etapie jestem gotów przeprowadzić bezpłatną analizę źródeł i dostarczyć dokładną wycenę z przykładem działania klasyfikatora.
Jestem gotów do omówienia szczegółów.
6
0
Budżet: 700 UAH Termin: 1 dzień
bardzo mało szczegółów, aby przedstawić wam techniczne podejście, terminy czy wycenę, czy można podać więcej szczegółów?
14
0
Budżet: 10000 UAH Termin: 1 dzień
Cześć! Mogę to zrealizować. Napisz w prywatnej wiadomości, aby omówić wszystkie szczegóły. Będę zadowolony z współpracy!
0
0
Budżet: 9000 UAH Termin: 5 dni
Cześć! Zadanie jest całkowicie zrozumiałe, zakres pracy jest solidny. Mam doświadczenie w tworzeniu asynchronicznych parserów w Pythonie, które są zoptymalizowane do pobierania dużych zbiorów plików multimedialnych bez utraty jakości i z omijaniem limitów źródeł internetowych.
Mój proponowany podejście techniczne:
1. Analiza i zbieranie: Napiszę skrypt w Pythonie (Playwright / Scrapy + aiohttp), który asynchronicznie i w kilku wątkach pobierze obrazy w maksymalnej rozdzielczości.
2. Klasyfikacja (Exterior/Interior/Top View): Zrealizuję podejście hybrydowe. Skrypt będzie odczytywał metadane/tagi z pierwotnego źródła, a dla nieustrukturyzowanych zdjęć podłączymy lekką gotową model komputerowego widzenia (na bazie PyTorch / HuggingFace), który automatycznie i bezbłędnie rozdzieli je do odpowiednich folderów.
3. Katalogowanie: Dane będą jasno zorganizowane, a wynik wyeksportuję na Twój Google Drive.
Jestem gotów przeprowadzić bezpłatną analizę Twoich źródeł i zaproponować najlepsze rozwiązanie. Pisz na priv!
1
1
Budżet: 27000 UAH Termin: 3 dni
Dzień dobry. Jestem gotów wykonać ten projekt, mam duże doświadczenie w tworzeniu aplikacji.
14
0
Budżet: 6500 UAH Termin: 6 dni
Cześć, Olga!
Zadanie jest jasne: potrzebny jest nie tylko parser, ale pełnoprawny pipeline — zbieranie w maksymalnej jakości, klasyfikacja AI na Exterior / Interior / Exterior Top View, uporządkowany zbiór danych z metadanymi.
Podejście:
— Zbieranie: Playwright z omijaniem ochrony antybotowej, ładowanie oryginałów (nie podglądów), deduplikacja
— Klasyfikacja: model CLIP/Vision z wynikiem pewności — abyście widzieli nie tylko kategorię, ale i pewność modelu dla każdego obrazu
— Wynik: uporządkowane foldery + CSV z metadanymi (źródło, URL, kategoria, data)
— Przekazanie przez Google Drive
Pierwszy krok — analiza źródeł: oceniam objętość, strukturę stron, obecność ochrony. Po tym podam dokładne terminy i ostateczną cenę.
Orientacyjnie: 6000-7000 UAH, 5-7 dni po starcie.
Są odpowiednie przykłady prac - chętnie pokażę. Kiedy będzie wygodnie omówić szczegóły?
10
0
Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień
Dzień dobry.
Mam doświadczenie w automatyzacji zbierania i przetwarzania danych z otwartych źródeł internetowych, w tym w parsowaniu obrazów, ich filtrowaniu, klasyfikacji i strukturyzacji.
W celu realizacji projektu planuję najpierw przeprowadzić analizę dostępnych źródeł, ocenić jakość i kompletność danych, po czym zbudować zautomatyzowany proces zbierania obrazów w maksymalnie dostępnej jakości z dalszą klasyfikacją według kategorii Exterior, Interior oraz Exterior Top View.
Wynik zostanie przekazany w postaci strukturalnej bazy danych z zrozumiałym systemem katalogowania i wygodnym sposobem przekazywania.
Szczegóły realizacji, terminy i koszt proponuję omówić w wiadomościach prywatnych.
Będę wdzięczny za współpracę.
4
0
Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień
Cześć!
Mam duże doświadczenie w opracowywaniu rozwiązań do parsowania i przetwarzania danych (różne źródła, ochrona przed blokadami, automatyzacja). Jestem gotów wykonać postawione zadanie w najkrótszym czasie.
Proponuję omówić szczegóły w wiadomościach prywatnych.
41
4
Budżet: 1000 UAH Termin: 3 dni
Dobry wieczór!
Mam doświadczenie w parsowaniu zasobów internetowych oraz pracy z dużymi zbiorami danych, w tym z API i Google Drive. Proponowane podejście techniczne: Python (BeautifulSoup/Scrapy, Pillow, scikit-learn/TensorFlow Lite), chmura. Orientacyjne terminy: [podaj termin, na przykład 2-4 tygodnie].
12
0
Budżet: 10000 UAH Termin: 10 dni
Olga, witam! Mogę zrobić zbiór + załadunek w maksymalnej jakości + klasyfikację obrazów architektonicznych w 3 kategorie: Exterior / Interior / Exterior Top View - z normalną strukturą folderów i raportem, aby można było z tego korzystać jako z zestawu danych.
Podejście (krótko):
1) Analiza źródeł
2) Zbiór. Ładuję najwyższą dostępną jakość, z logiem błędów i powtórnymi próbami
3) Deduplikacja
4) Klasyfikacja
5) Wyładunek
Aby mogłem podać dokładną wycenę pod względem terminów i kosztów, proszę o przesłanie 3-5 przykładów źródeł/stron, które chcesz parsować, oraz orientacyjnego zakresu (na przykład: "potrzebne 20k/50k/100k obrazów")
74
1
Budżet: 4000 UAH Termin: 4 dni
Dzień dobry. Mam duże doświadczenie w parsowaniu. Mogę to zrobić szybko i jakościowo. Stworzę wygodną strukturę. Należy omówić to bardziej szczegółowo. Będę zadowolony ze współpracy.
38
2
Budżet: 2000 UAH Termin: 2 dni
Cześć!
Mam odpowiednie doświadczenie do tego projektu:
— Opracowywałem komercyjne skrypty na Playwright + BeautifulSoup z omijaniem ochrony antybotowej i rotacją proxy
— Zbierałem i normalizowałem duże zbiory danych (ponad 27 000 rekordów) z późniejszym zapisem w PostgreSQL
— Doświadczenie w ładowaniu plików w maksymalnej jakości poprzez analizę zapytań sieciowych
— Zintegrowałem OpenAI Vision API w projektach produkcyjnych — mogę wykorzystać do klasyfikacji obrazów
Proponowane podejście:
1. Analiza struktury źródła — ochrona antybotowa, dostępność pełnej jakości obrazów
2. Asynchroniczny parser na Playwright/aiohttp do równoległego zbierania
3. Klasyfikacja według kategorii Exterior / Interior / Exterior Top View za pomocą OpenAI Vision API lub według metadanych (w zależności od budżetu)
4. Zapis w uporządkowane foldery + raport CSV
Budżet: od 50 USD za jedno źródło (ostateczna cena po zapoznaniu się ze źródłami)
Terminy: 3-5 dni na jedno źródło
Jestem gotów omówić szczegóły po otrzymaniu linków do źródeł!
28
0
Budżet: 1000 UAH Termin: 2 dni
Gotowy do wykonania, pisz, aby omówić szczegóły...................
Budżet: 7999 UAH Termin: 3 dni
Dzień dobry! Mogę zrealizować zautomatyzowane zbieranie i strukturyzowanie obrazów architektonicznych (Widok zewnętrzny / Wnętrze / Widok z góry), klasyfikację oraz zapis do bazy + chmurowe przechowywanie.
18
3
Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień
Cześć! Mam duże doświadczenie w automatycznym zbieraniu danych i klasyfikacji treści medialnych. Ponieważ w opisie projektu nie podano konkretnych stron, aby dokładnie ocenić koszt i terminy, muszę najpierw zobaczyć same źródła danych. Jestem gotów omówić szczegóły na czacie i zaproponować optymalne podejście.
5
0
Budżet: 2000 UAH Termin: 1 dzień
Dzień dobry!
Zbieranie i AI-klasyfikacja architektonicznych obrazów to nasza specjalizacja, zadanie jest całkowicie zrozumiałe.
Proponowane podejście:
Analiza źródeł: ocenimy zakres, w jakiej jakości dostępne są oryginały, obecność paginacji i antybota — i wybierzemy optymalny schemat zbierania.
Zbieranie: parser z proxy i throttlingiem, ładowanie plików w maksymalnie dostępnej jakości (tylko oryginały, nie podglądy).
Klasyfikacja Exterior / Interior / Exterior Top View — automatycznie przez model wizji, z weryfikacją dokładności na próbce przed pełnym przebiegiem.
Katalogowanie: jasna struktura folderów + metadane (źródło, kategoria, rozdzielczość), przekazanie przez Google Drive lub inny wygodny dla Ciebie sposób.
Pracujemy z parsowaniem źródeł internetowych i przetwarzaniem obrazów na bieżąco, więc szybko i dokładnie podejdziemy do zadania.
Szczegóły, zakres i koszt omówimy w prywatnej wiadomości. Pisz.
9
1
Budżet: 2000 UAH Termin: 3 dni
Cześć! Zapoznałem się z twoim projektem i jestem gotów rozpocząć pracę. Mogę zagwarantować doskonały wynik w krótkim czasie.
123
0
Budżet: 7499 UAH Termin: 15 dni
Mam doświadczenie w takim stosie: Python-skriptery (Scrapy / Playwright), masowe ładowanie obrazów i klasyfikacja przez CLIP/EfficientNet. Podejście w skrócie: 1. Analiza źródeł - wybór strategii (statyczny HTML / renderowanie JS / API) 2. Asynchroniczne zbieranie z ładowaniem w maksymalnej jakości 3. Autoklasyfikacja: Exterior / Interior / Exterior Top View przez model zero-shot lub fine-tuned 4. Ustrukturyzowany zbiór danych z metadanymi Termin: 2–3 tygodnie po starcie (zależy od objętości) Budżet: omówimy po przeglądzie źródeł
77
1
Budżet: 2000 UAH Termin: 3 dni
Dzień dobry. Mam duże doświadczenie w parsowaniu w Pythonie. Załaduję obraz w maksymalnie dostępnej jakości. Klasyfikację zrobię za pomocą OpenAI. Terminy i koszt po ocenie stron.
0
0
Budżet: 2999 UAH Termin: 7 dni
Dzień dobry! Zainteresował mnie Państwa projekt. Mam doświadczenie w web scraping (Python, BeautifulSoup/Selenium/Scrapy) oraz automatyzacji zbierania danych. Pracowałem również z pobieraniem i przetwarzaniem plików multimedialnych.
Proponowane podejście techniczne:
Proponuję następujący algorytm:
Analiza wskazanych przez Państwa lub poszukiwanie nowych otwartych źródeł (strony architektoniczne, banki zdjęć).
Napisanie skryptu do przeglądania stron i pobierania oryginałów obrazów.
Klasyfikacja: można zrealizować na podstawie metadanych/tagów z witryn-dawców, lub (jeśli tagi nie istnieją) podłączyć podstawowy model komputerowego widzenia (na przykład przez API OpenAI lub lokalną sieć neuronową) do sortowania na Exterior, Interior, Exterior Top View.
Zapis w uporządkowanych folderach i przesłanie archiwum na Google Drive.
W liście nie są widoczne oferty ukryte przez zleceniodawcę lub freelancerów z profilem Plus, a także oferty, które naruszają regulamin
