Кращі роботи фрілансерів по машинному навчанню на Freelancehunt — приклади виконаних робіт фрілансерів по machine learning в Україні

Switch to English version?

Yes

Переключитись на українську версію?

Так

Переключиться на русскую версию?

Да

Przełączyć się na polską wersję?

Tak

NaftoGaz Europe на сайті Новини

AI та машинне навчання

#ппп #iii2

Peiko17
1000 UAH
Розпізнавання кішок і собак на зображеннях

AI та машинне навчання

Демонстраційна програма для розпізнавання кішок і собак на зображеннях. Сверточні нейронні мережі. Точність 85-90%. Інтерфейс зроблений на Tkinter.

slado122
ШІ (Ai)

AI та машинне навчання

Це зображення створено за моїм запитом у Міджорні для клієнта

stayshadesigner
10 000 UAH
Курс "AI Спеціаліст" (Genius Space)

AI та машинне навчання

Опанувала сучасні інструменти ШІ для створення текстового, графічного та відеоконтенту. Навчилася оптимізувати роботу ШІ для маркетингу, бізнесу та створення креативних матеріалів.

Що я вивчила:

… 1. Текстові моделі та робота з ними
◦ Основи роботи з текстовими моделями ШІ (ChatGPT, Gemini, Copilot, Socra).
◦ Генерація текстів, створення промтів та їх оптимізація.
◦ Генерація зображена через Midjourney, Leonardo AI та інші інструменти.
◦ Вивчення команд, параметрів

2. Відео та анімація:
◦ Створення та редагування відео через Runway, Pika Labs, HeyGen .
◦ Генерація анімацій та відео з текстових описів.
◦ Створення цифрових клонів та аватарів.

3. Контент для YouTube та соціальних мереж:
◦ Створення YouTube-каналу, обкладинок та анімацій.
◦ Генерація коротких відео та аналіз ідей для контенту.
◦ Оптимізація сторіс, воронки продажів, використання ШІ в маркетингу.

4. Впровадження ШІ в бізнес:
◦ Як обмін AI для маркетингу, створення контенту та автоматизації.
◦ Створення маркетингових стратегій та оптимізація бізнес-процесів.
◦ Робота з клієнтським досвідом та побудова контент-плану.
◦ Захист бренду та бізнесу в епоху діпфейків та ботів.

5. Мистецтво промту:
◦ Як створити правильні запити (промти) для точного результату.
◦ Використання Seed, моделювання персонажів та їх стиль.
◦ Використання референсів та створення запитів через ChatGPT.

anna_liv
1500 UAH
Смішні новини

AI та машинне навчання

Нейронна мережа, що генерує веселі новини на основі реальних новин України з https://korrespondent.net/ukraine/
Для генерації новин напишіть /newh боту

Jobgter
10 000 UAH
Автоматичне видалення логотипів WaterMarks

AI та машинне навчання

На основі методів машинного навчання розроблено моделі для автоматичного пошуку і видалення логотипу (WaterMark, водна друк).Програма складається з трьох частин:
Частина 1.Виявлення, визначення розташування та вирізання логотипу з субпіксельною точністю.Частина 2.На основі 50-100+ екземплярів фото (об'єктів навчання) обчислюється зворотне математичне перетворення для кожного пікселя, при якому частотний спектр області під логотипом відповідає області навколо логотипу.Таким чином вдається на 90-99% зменшити видимість вотермарка на початковому фото
Частина 3.Пакетне застосування навченого моделі видалення вотермарка для фотографій.Результати :
У цій роботі Логотип був видалений на 7433 фото.Час перетворення: по 3-5 секунд на очищення однієї фото (1600х1200, 1280х960).Середньоквадратичне відхилення 0,3 градіента кольору.Візуальний контроль > 93% фотографій розпізнати наявність логотипу не здається можливим.6% фото - тільки при збільшенні контрасті на 300% логотип трохи видно
… 1% фото - при збільшенні на місці віддаленого вотермарка помічений невеликий піксельний шум.Вартість 200-300$ - навчання моделі 1-го типу логотипів
(залежно від складності логотипу)
N x 0.02$ - автоматична обробка першої фотографії

(Приклади в повному якості відправляю за запитом)

webitalex
Система оцінки рівня забруднення статі

AI та машинне навчання

Консольна серверна програма, яка за відео (або c live камери або відеофайл)
Оцінює рівень забруднення у вибраній зоні.
Вся "зловживання" класифікується в 4 категорії: бруд, дрібний сміттєзвалище, великий сміттєзвалище, зовнішні сміття. Всі дані записуються в БД.
Python 3.7 + OpenCV 4

webitalex
134 720 UAH
AI-агент: генерація та автопублікація на WordPress

AI та машинне навчання

# AI звільнив менеджера: генерація та автопублікація на WordPress

У мене був ручний процес створення WordPress / Elementor сайтів: ТЗ в переписці, доступи, шаблони, тексти, зображення, статті, політики, правки, перевірка багів та публікація.

… В якийсь момент стало зрозуміло: менеджер у такій схемі стає вузьким місцем. Він може забути деталь, передати завдання шматками, переплутати пріоритет, надіслати неповне ТЗ або створити терміновість там, де система ще не готова.

Я вирішив прибрати залежність від ручного менеджерського хаосу і почав переводити процес в AI workflow.

Схема стала такою:

**ТЗ / config → Gemini → тексти → зображення → QC → pass2 → очищення → WordPress / Elementor → публікація**

Замість того щоб кожного разу руками збирати сайт з нуля, система бере структуровані дані, генерує контент через Gemini, перевіряє результат, очищає AI-сміття і готує публікацію на WordPress.

Всередині використовуються дві моделі:

* `gemini-2.5-flash` — тексти, статті, обробка проблемних фрагментів;
* `gemini-2.5-flash-image` — зображення для сайту.

Python управляє процесом як оркестратор: запускає етапи, зберігає дані, перевіряє результат, відправляє проблемні місця на другий AI-прогін, публікує контент і пише логи.

Найважливіша частина — контроль якості. AI може згенерувати текст, але він може залишити placeholder, lorem, стару фразу з шаблону, зайві символи або майже незмінений блок. Тому в проекті є QC-ланцюг:

**suspicious detect → pass2 через Gemini → lorem cleanup → vacuum-cleanup**

Окремо додані захисні елементи: `STOP_NOW.txt`, `protected_domains.txt`, retry, обробка 429, `.env`, `GEMINI_API_KEY`, `project_config.json`.

Ітог: AI почав виконувати ту частину роботи, де раніше потрібен був менеджерський контроль, ручна копіпаста та постійні уточнення.

Це не просто промпт для генерації тексту. Це робочий pipeline:

**LLM → Python orchestration → QC → WordPress / Elementor → auto publish**

Ручна робота по сайту була розкладена на етапи, виміряна і частково автоматизована. Процес почав рухатися від “менеджер тримає все в голові” до системи, де дані, генерація, перевірка та публікація проходять по зрозумілій ланцюжку.
#AIагент #AIworkflow #Gemini #Python #WordPress #Elementor #Автоматизація #ИИавтоматизація #AIautomation #LLM #GoogleGemini #КонтентАвтоматизація #Автопублікація #WordPressAutomation #PythonAutomation

Me4Hik
53 888 UAH
AI-асистент для автоматизації обробки дзвінків у стоматології

AI та машинне навчання

Було реалізовано систему автоматизації обробки вхідних та вихідних дзвінків для стоматології, яка дозволяє не лише фіксувати кожен дзвінок, а й перетворювати його в структуровані дані для подальшої роботи з пацієнтами та контролю якості роботи адміністраторів. Система отримує дані з телефонії Binotel, виконує транскрибацію розмови, аналізує її зміст, передає результати в CRM Cliniccards та формує щотижневу аналітику по всіх зверненнях.

Як працює рішення:

… 1) Система автоматично отримує дані по кожному вхідному та вихідному дзвінку з телефонії Binotel.
2) Запис розмови автоматично перетворюється в текст для подальшого аналізу.
3) На основі тексту дзвінка система визначає суть звернення
4) Дані автоматично передаються в CRM Cliniccards:
- якщо пацієнта з таким номером ще немає — створюється нова картка.
- якщо пацієнт вже є — його картка оновлюється актуальною інформацією.
5) Паралельно система оцінює якість спілкування адміністратора за заданими критеріями:
привітання, представлення клініки, коректність запитань, правильне завершення розмови.
6) На основі всіх оброблених дзвінків формується щотижневий звіт з ключовими метриками:
кількість нових клієнтів, найчастіші запити, якість комунікації менеджерів та інші показники.

Ключові переваги для бізнесу:

- Підвищення якості обробки звернень
Жоден дзвінок не губиться та не залишається без аналізу. Керівник отримує прозору картину роботи адміністраторів.

- Автоматичне наповнення CRM
Уся інформація по дзвінках автоматично потрапляє в картки пацієнтів без ручного введення.

- Контроль якості роботи персоналу
Система перевіряє дотримання скриптів та допомагає виявляти слабкі місця в комунікації.

- Глибока аналітика звернень
Клініка отримує готову аналітику: популярні запити, цікаві послуги, кількість нових клієнтів.

- Економія часу команди
Відпадає необхідність вручну прослуховувати дзвінки та вести облік — все працює автоматично.

Висновок:
Автоматизація обробки дзвінків дозволила об’єднати телефонію, AI-аналіз та CRM в єдину систему. Клініка отримала повний контроль над комунікацією з пацієнтами, актуальну базу даних і зрозумілу аналітику для прийняття рішень.

#AI #AIAgent #AIAssistant #OpenAI #GPT #n8n #Makecom #Automation #BusinessAutomation #Binotel #Cliniccards #CRM #CallAnalysis #SpeechToText #Транскрибація #Стоматологія #Автоматизація #КонтрольДзвінків

d4rk51d3n
Візуалізація інтер'єру за допомогою АІ

AI та машинне навчання

Створила серію реалістичних зображень інтер’єру приватного будинку з використанням генеративних інструментів штучного інтелекту. Поєднала сучасний стиль, теплу кольорову гаму та природне освітлення для створення затишної атмосфери.

Що зроблено:

… Підібрала концепцію та стиль приміщення.

Згенерувала фотореалістичні інтер’єри (кухня, вітальня, їдальня).

Опрацювала деталі та кольорові акценти.

Підготувала готові матеріали для презентацій та реклами.

Результат для клієнта:

Унікальні візуалізації для сайту, соцмереж або реклами нерухомості.
Можливість побачити майбутній інтер’єр у фотореалістичному вигляді.

korol_alla
10 000 UAH
Автоматизація процесу | Автопостинг в різні соціальні мережі

AI та машинне навчання

Задача: Cтворення сценарію, який автоматично публікуватиме пости з Telegram-каналу в різні соціальні мережі (LinkedIn, Facebook, Instagram, Telegram чат, Telegram Stories, Facebook Stories) з адаптацією контенту під формат кожної платформи і перекладом на відповідну мову.

Реалізація:
1) Розроблен Telegram-бот, який відстежує нові пости у Telegram-каналі.
… 2) Далі Telegram-бот передає текст з постів до Chat GPT, який адаптує контент під формат кожної платформи і перекладає її на відповідну мову.
3) Останній крок, це автопостинг у соц.мережі.
Система автоматично створює новий пост у кожній з соц.мереж, передає зображення з поста у Telegram-каналі та додає адаптований та переведений текст з Chat GPT.

Розробка з тестом зайняла 2 дні.
Клієнт залишився задоволений автоматизацією і часом, що з'явився для інших завдань)

d4rk51d3n
Data Science

AI та машинне навчання

- Tensorflow
- PyTorch
- Pandas
- OpenCV
…
Використання та finetune готових ML моделей
Консультування по інтеграції ML/CV у Ваш продукт

shpy

AI та машинне навчання