Задоволена співпрацею. Роботу виконано якісно, виконавець враховував усі коментарі та зауваження, був відкритий до доопрацювань і пропонував хороші рішення в процесі роботи. Дякую за відповідальний підхід.
41
0
Бюджет: 15000 UAH Термін: 10 днів
Маю успішний досвід у розробці систем автоматизованого збору та обробки великих масивів даних. Розумію, що для архітектурних проєктів критично важливо зберегти високу роздільну здатність зображень та забезпечити точну класифікацію (Exterior, Interior, Top View).
Мій технічний підхід:
Збір даних (Data Collection):
Розроблю парсери на базі Playwright або Selenium (залежно від складності джерел), які дозволяють завантажувати оригінальні файли в максимально доступній якості, обходячи захист від ботів.
Класифікація (AI-driven):
Щоб уникнути помилок ручного сортування, використаю предобучені моделі комп'ютерного зору (наприклад, ResNet або EfficientNet через PyTorch), налаштовані на розпізнавання архітектурних типів. Це дозволить автоматично відсортувати тисячі зображень за категоріями (Exterior, Interior, Exterior Top View) з високою точністю.
Структурування:
Зображення будуть автоматично розподілені по відповідних папках, а їх метадані (якщо потрібно) збережені в структурованому CSV або JSON файлі.
Передача:
Готовий датасет надаю через Google Drive або інше хмарне сховище у вигляді структурованого архіву.
Орієнтовні терміни та вартість:
Етап 1 (Аналіз джерел та пілотний збір): 2–3 дні.
Етап 2 (Налаштування класифікатора та повний збір): 7–10 днів.
Вартість: 15 000 – 25 000 грн (залежно від кількості джерел та загального обсягу зображень, який ми визначимо на першому етапі).
Мій досвід:
Раніше працював з проєктами по автоматизації збору контенту для e-commerce та архітектурних платформ, де потрібно було зберігати якість та ієрархію файлів.
Готовий провести детальний аналіз джерел та надати оцінку обсягу робіт після того, як ви надішлете посилання на ресурси. Чи зручно вам буде обговорити деталі в приватних повідомленнях?
2
1
Бюджет: 4000 UAH Термін: 12 днів
Вітаю!
Маю релевантний досвід у розробці систем автоматизованого збору та обробки даних, зокрема з використанням комп'ютерного зору для класифікації зображень. Подібні пайплайни вже реалізовував — від парсингу до структурованої передачі результату.
**Пропонований підхід:**
• Збір зображень — Playwright/Scrapy з підтримкою JavaScript-сайтів (Archdaily, Dezeen та інші архітектурні джерела), завантаження у максимальній якості, дедублікація через перцептивний хеш
• Класифікація — модель CLIP (OpenAI) для розподілу на категорії Exterior / Interior / Exterior Top View з порогом впевненості для відсіювання сумнівних випадків
• Структурування — папки за категоріями + CSV/JSON з метаданими (джерело, URL, дата, категорія, confidence score)
• Передача — автоматичне завантаження на Google Drive через офіційний API
**Терміни:** 8–12 робочих днів залежно від кількості зображень та джерел
**Вартість:** $200–350 — фінальна цифра після уточнення обсягу
На першому етапі готовий провести безкоштовний аналіз джерел та надати точну оцінку з прикладом роботи класифікатора.
Готовий до обговорення деталей.
6
0
Бюджет: 700 UAH Термін: 1 день
дуже мало деталей для того щоб надати вам технічний підхід терміни чи оцінку вартості, можна більше деталей?
14
0
Бюджет: 10000 UAH Термін: 1 день
Вітаю! Зможу реалізувати. Відпишіть в приват щоб обговорити всі деталі. Буду рад співпраці!
0
0
Бюджет: 9000 UAH Термін: 5 днів
Вітаю! Завдання повністю зрозуміло, обсяг роботи солідний. Маю досвід розробки асинхронних парсерів на Python, які оптимізовані під завантаження великих масивів медіафайлів без втрати якості та з обходом лімітів вебджерел.
Мій запропонований технічний підхід:
1. Аналіз та збір: Напишу скрипт на Python (Playwright / Scrapy + aiohttp), який асинхронно та у кілька потоків викачуватиме зображення у максимальній роздільній здатності.
2. Класифікація (Exterior/Interior/Top View): Реалізую комбінований підхід. Скрипт зчитуватиме метадані/теги з першоджерела, а для неструктурованих фото підключимо легку готову модель комп'ютерного зору (на базі PyTorch / HuggingFace), яка автоматично та безпомилково розкидає їх по потрібних папках.
3. Каталогізація: Дані будуть чітко структуровані, а результат вивантажу на ваш Google Drive.
Готовий провести безкоштовний аналіз ваших джерел та запропонувати найкраще рішення. Пишіть в особисті!
1
1
Бюджет: 27000 UAH Термін: 3 дні
Доброго дня. Готов виконати даний проект маю великий досвiд розробки додаткiв
15
0
Бюджет: 6500 UAH Термін: 6 днів
Доброго дня, Ольго!
Завдання зрозуміле: потрібен не просто парсер, а повноцінний пайплайн — збір у максимальній якості, AI-класифікація на Exterior / Interior / Exterior Top View, структурований датасет з метаданими.
Підхід:
— Збір: Playwright з обходом антибот-захисту, завантаження оригіналів (не прев'ю), дедуплікація
— Класифікація: CLIP/Vision модель з confidence score — щоб ви бачили не тільки категорію, але й впевненість моделі по кожному зображенню
— Результат: структуровані папки + CSV з метаданими (джерело, URL, категорія, дата)
— Передача через Google Drive
Перший крок — аналіз джерел: оцінюю обсяг, структуру сайтів, наявність захисту. Після цього даю точні терміни та фінальну вартість.
Орієнтовно: 6000-7000 UAH, 5-7 днів після старту.
Є релевантні приклади робіт - готові показати. Коли зручно обговорити деталі?
10
0
Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день
Доброго дня.
Маю досвід автоматизації збору та обробки даних із відкритих вебджерел, включаючи парсинг зображень, їх фільтрацію, класифікацію та структурування.
Для реалізації проєкту планую спочатку провести аналіз доступних джерел, оцінити якість і повноту даних, після чого побудувати автоматизований процес збору зображень у максимально доступній якості з подальшою класифікацією за категоріями Exterior, Interior та Exterior Top View.
Результат буде передано у вигляді структурованої бази даних із зрозумілою системою каталогізації та зручним способом передачі.
Деталі реалізації, терміни та вартість пропоную обговорити в особистих повідомленнях.
Буду радий співпраці.
4
0
Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день
Привіт!
У мене великий досвід розробки рішень для парсингу та обробки даних (різні джерела, захист від блокувань, автоматизація). Готовий виконати поставлене завдання в найкоротші терміни.
Пропоную обговорити деталі в особистих повідомленнях.
41
4
Бюджет: 1000 UAH Термін: 3 дні
Доброго вечора!
Маю досвід парсингу веб-ресурсів та роботи з великими масивами даних, включно з API та Google Drive. Запропонований технічний підхід: Python (BeautifulSoup/Scrapy, Pillow, scikit-learn/TensorFlow Lite), хмарне сховище. Орієнтовні терміни: [вкажіть термін, наприклад, 2-4 тижні].
12
0
Бюджет: 10000 UAH Термін: 10 днів
Ольга, вітаю!
Можу зробити збір + завантаження в максимальній якості + класифікацію архітектурних зображень у 3 категорії: Exterior / Interior / Exterior Top View - з нормальною структурою папок і звітом, щоб цим можна було користуватись як датасетом.
Підхід (коротко):
1) Аналіз джерел
2) Збір. Завантажую найвищу доступну якість, з логом помилок і повторними спробами
3) Дедублікація
4) Класифікація
5) Вивантаження
Щоб я дав точну оцінку по термінах та вартості, надішліть, будь ласка, 3-5 прикладів джерел/сайтів, які ви хочете парсити, і орієнтир по обсягу (наприклад: "потрібно 20k/50k/100k зображень")
74
1
Бюджет: 4000 UAH Термін: 4 дні
Доброго дня. Маю великий досвід в парсингу. Можу зробити швидко та якісно.
зроблю зручну структуру.
Потрібно більш детально обговорити.
Буду радий співпраці.
38
2
Бюджет: 2000 UAH Термін: 2 дні
Привіт!
Маю релевантний досвід саме під цей проєкт:
— Розробляв комерційні скрапери на Playwright + BeautifulSoup з обходом антибот-захисту та ротацією проксі
— Збирав і нормалізував великі обсяги даних (27 000+ записів) з подальшим збереженням у PostgreSQL
— Досвід завантаження файлів у максимальній якості через аналіз мережевих запитів
— Інтегрував OpenAI Vision API у продакшн проєктах — можу використати для класифікації зображень
Пропонований підхід:
1. Аналіз структури джерела — антибот-захист, доступність повної якості зображень
2. Async парсер на Playwright/aiohttp для паралельного збору
3. Класифікація за категоріями Exterior / Interior / Exterior Top View через OpenAI Vision API або за метаданими (залежно від бюджету)
4. Збереження у структуровані папки + CSV-звіт
Бюджет: від $50 за одне джерело (фінальна ціна після ознайомлення з джерелами)
Терміни: 3-5 днів на одне джерело
Готовий обговорити деталі після отримання посилань на джерела!
28
0
Бюджет: 1000 UAH Термін: 2 дні
Готовий виконати, пишіть для обговорення деталей...................
Бюджет: 7999 UAH Термін: 3 дні
Доброго дня!
Можу зробити автоматизований збір і структурування архітектурних зображень (Exterior / Interior / Top View), класифікацію та збереження в базу + хмарне сховище
18
3
Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день
Вітаю! Маю великий досвід в автоматизованому зборі даних та класифікації медіаконтенту. Оскільки в описі проєкту не вказані конкретні сайти, для точної оцінки вартості та термінів мені потрібно спочатку побачити самі джерела даних. Готовий обговорити деталі в чаті й запропонувати оптимальний підхід.
5
0
Бюджет: 2000 UAH Термін: 1 день
Доброго дня!
Збір і AI-класифікація архітектурних зображень — наш профільний напрямок, завдання повністю зрозуміле.
Запропонований підхід:
Аналіз джерел: оцінимо обсяг, у якій якості доступні оригінали, наявність пагінації та антиботу — і виберемо оптимальну схему збору.
Збір: парсер із проксі та троттлингом, завантаження файлів у максимально доступній якості (саме оригінали, не прев'ю).
Класифікація Exterior / Interior / Exterior Top View — автоматично через vision-модель, з перевіркою точності на вибірці перед повним прогоном.
Каталогізація: чітка структура папок + метадані (джерело, категорія, роздільність), передача через Google Drive або інший зручний вам спосіб.
Працюємо з парсингом веб-джерел та обробкою зображень постійно, тож зайдемо в задачу швидко й акуратно.
Деталі, обсяг і вартість обговоримо в особистих. Пишіть.
9
1
Бюджет: 2000 UAH Термін: 3 дні
Привіт! Я ознайомився з вашим проектом і готовий почати роботу. Можу гарантувати відмінний результат у короткі терміни.
123
0
Бюджет: 7499 UAH Термін: 15 днів
Маю досвід саме в такому стеку: Python-скрапери (Scrapy / Playwright), масове завантаження зображень і класифікація через CLIP/EfficientNet.
Підхід коротко:
1. Аналіз джерел - вибір стратегії (статичний HTML / JS-рендеринг / API)
2. Асинхронний збір із завантаженням у максимальній якості
3. Автокласифікація: Exterior / Interior / Exterior Top View через zero-shot або fine-tuned модель
4. Структурований датасет із метаданими
Терміни: 2–3 тижні після старту (залежить від обсягу)
Бюджет: обговоримо після перегляду джерел
77
1
Бюджет: 2000 UAH Термін: 3 дні
Доброго дня. Маю великий досвід по парсингу Python.
Завантажу зображення у максимально доступній якості.
Класифікацію зроблю за допомого OpenAI.
Терміни та ввартість після оцінки сайтів.
0
0
Бюджет: 2999 UAH Термін: 7 днів
Добрий день! Зацікавив ваш проєкт. Маю досвід у веб-парсингу (Python, BeautifulSoup/Selenium/Scrapy) та автоматизації збору даних. Також працював із завантаженням та обробкою медіафайлів.
Запропонований технічний підхід:
Пропоную наступний алгоритм:
Аналіз вказаних вами або пошук нових відкритих джерел (архітектурні сайти, стоки).
Написання скрипта для обходу сторінок та завантаження оригіналів зображень.
Класифікація: можна реалізувати на основі метаданих/тегів із сайтів-донорів, або (якщо тегів немає) підключити базову модель комп'ютерного зору (наприклад, через API OpenAI або локальну нейромережу) для сортування на Exterior, Interior, Exterior Top View.
Збереження у структуровані папки та вивантаження архіву на Google Drive.
У списку не показані ставки, приховані замовником чи фрилансером з Plus, а також ставки, що порушують правила
