IA fraude y monitoreo agrícola

@kamran2012

Hi there, Desarrollaré ambos sistemas de IA — detección de fraude con API REST y monitoreo agrícola con alertas visuales. Cada uno con pipelines de limpieza, feature engineering, entrenamiento y actualización continua. Para el modelo de fraude, implementaré explicabilidad con SHAP — así la API no solo devuelve el nivel de riesgo sino razones interpretables por negocio, lo cual facilita auditorías y reduce falsos positivos en producción. Questions: 1) ¿Qué tipo de datos de campo manejan — imágenes de dron, satélite o sensores IoT? 2) ¿La infraestructura cloud es AWS, GCP u otra? Looking forward to discussing further. Best regards, Kamran

@corpmember29

“YOU’RE NOT JUST BUILDING MODELS—YOU’RE BUILDING TWO PRODUCTION AI SYSTEMS THAT MUST THINK, DETECT, AND RESPOND IN REAL TIME.” I understand your goal: two independent AI systems—Fraud Prevention AI for real-time transaction risk detection with explainability, and Crop Monitoring AI for agricultural health analysis with alerts and recommendations, built using strong data engineering and MLOps practices. With 12+ years in AI/ML, I specialize in end-to-end production systems using TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, and FastAPI, including fraud detection, anomaly detection, and computer vision deployments. Fraud Prevention AI: Data pipeline: cleansing transactions, logs, and statements Feature engineering: behavior patterns, velocity, device/user risk signals Models: ensemble ML (XGBoost/LightGBM) + anomaly detection Explainability: SHAP-based reason codes for every risk score REST API returning fraud probability + key risk factors Continuous retraining + drift monitoring Crop Monitoring AI: Image + sensor data processing pipeline CNN-based model for pest, stress, and disease detection Time-series analysis for growth and environmental changes Recommendation engine for irrigation and nutrient guidance Web/mobile dashboard with alerts and visual reports MLOps Setup: FastAPI backend for both systems Dockerized deployment for scalability Cloud-ready architecture (AWS/GCP/Azure) CI/CD pipeline for retraining and updates

@toriquldev123

At Toriqul Global Solutions, we transform ideas into high-performing digital products. We are a professional web development agency led by Engineer Md. Toriqul Islam brings over a decade of expertise in designing and developing websites, applications, and custom digital solutions. What We Deliver: ✔ Stunning modern websites ✔ Powerful custom web applications ✔ Mobile apps for Android & iOS ✔ E-commerce platforms ✔ Business automation systems ✔ SEO-friendly and fast-loading websites Our Tech Stack: React, Node.js, Laravel, PHP, WordPress, Python, .NET, MySQL, MongoDB, React Native, Bootstrap, JavaScript, and more. Why Clients Trust Us: • Business-focused solutions • Clean UI/UX design • Secure & scalable systems • Reliable deadlines • Transparent communication • Excellent after-sales support We don’t just build websites, we build results. Let’s create something amazing together. Best Regards, Toriqul Global Solutions

@quan9824

Hola, Puedo desarrollar ambos sistemas de inteligencia artificial con un enfoque sólido de ingeniería de datos y MLOps, asegurando que sean escalables, explicables y listos para producción. Para la IA de prevención de fraude, construiré un pipeline completo que incluya limpieza de datos, feature engineering basado en comportamiento, entrenamiento con modelos como XGBoost o similares, y validación rigurosa. Además, implementaré una API REST (FastAPI) que entregue un nivel de riesgo junto con la razón principal del posible fraude mediante técnicas de explicabilidad como SHAP, y dejaré configurado un mecanismo de reentrenamiento continuo. Para la IA de monitoreo de cultivos, trabajaré con datos de imágenes y sensores para detectar estrés hídrico, plagas y anomalías utilizando modelos de visión por computadora en PyTorch o TensorFlow. Desarrollaré un sistema de alertas en tiempo real y un panel accesible desde web o móvil, junto con un módulo de recomendaciones basado en el histórico de cada parcela. Entregaré código limpio y documentado, APIs funcionales, scripts de despliegue (Docker/cloud) y una guía clara para mantenimiento. El tiempo estimado es de 1 a 2 semanas para una primera versión productiva.

@sf264

Hello, I will develop two independent artificial intelligence systems using best practices in machine learning and data engineering. First one will be fraud prevention AI and second one will be crop monitoring AI. I have a vast experience in fraud detection models, agricultural computer vision, and various Python frameworks like TensorFlow etc. I would be happy to discuss my detailed implementation plan with you via chat. Let's work together, Fahad.

@widuIT

Hola, acá no estamos hablando de una sola solución, sino de dos sistemas de IA distintos con necesidades técnicas muy diferentes: uno de prevención de fraude basado en datos transaccionales y otro de monitoreo agrícola basado en imágenes o sensores. La forma correcta de encararlo no es mezclar todo en una única implementación improvisada, sino separar claramente ambos pipelines. El sistema de fraude necesita una base fuerte de limpieza, features, scoring explicable, validación y actualización controlada. El sistema agrícola, en cambio, requiere una arquitectura distinta para inferencia sobre campo, alertas, histórico por parcela y visualización operativa. Mi recomendación sería estructurarlo por componentes y priorizar primero cuál de los dos sistemas tiene más valor inmediato para el negocio. A partir de ahí sí se puede dejar una base seria, con backend bien organizado, modelos reproducibles, documentación y despliegue mantenible. Si se intenta resolver todo junto dentro del presupuesto publicado, lo más probable es terminar con dos prototipos flojos en lugar de una primera entrega realmente útil. Nico – widuIT - Top Freelancer LATAM

@chiragpipal

⚠️ If you're not happy, you don’t pay. ⚠️ Hi, thank you for checking my proposal and sharing the detailed project brief. I can build your two independent AI systems – Fraud Prevention AI and Crop Monitoring AI, implementing best practices in data engineering and machine learning. I will deliver: • Fraud Prevention AI with a complete flow including data cleaning, feature engineering, training, validation, and continuous updating. • API for Fraud AI providing risk level and fraud reasons. • Crop Monitoring AI for real-time crop status monitoring, alerts, and visual reports accessible via web or mobile. • Automatic recommendations module based on parcel history. You will also receive detailed documentation, commented code, and deployment guidance. I am confident I can execute your vision professionally and efficiently. Looking forward to discussing timeline and next steps. Best regards, Chirag.

@seandinwiddie

Hola, querido. Puedo ayudar a desarrollar ambos sistemas de IA con una arquitectura sólida, escalable y orientada a producción. Tengo experiencia en pipelines de datos, modelos de machine learning y despliegues con APIs para casos reales. Comenzaré con la IA de fraude: diseñaré el pipeline completo (ingesta, limpieza, ingeniería de características, entrenamiento y validación). Implementaré modelos como XGBoost/Deep Learning según el caso, junto con interpretabilidad (SHAP) para explicar el riesgo. Expondré una API REST que devuelva puntuación + razón principal, y un sistema de reentrenamiento continuo. Para la IA agrícola: construiré un pipeline de visión por computadora (CNNs con PyTorch/TensorFlow) o análisis de sensores para detectar estrés, plagas y anomalías. Incluiré paneles web/móvil con alertas en tiempo real y un módulo de recomendaciones basado en histórico por parcela. Finalmente, entregaré código limpio y documentado, guía de implementación en tu nube y estructura preparada para escalar ambos sistemas de forma independiente. Me enfoco en precisión, interpretabilidad y robustez para que ambos modelos funcionen en entornos reales. https://www.freelancer.com/u/seandinwiddie Quedo atento para empezar. Atentamente.

@rbtech1984

Hola, buen día. ★★★★ ( Sistemas de IA para fraude predictivo y monitoreo agrícola en tiempo real ) ★★★★ Entiendo que necesita dos sistemas independientes de IA: uno para anticipar fraude con API interpretable y aprendizaje continuo, y otro para monitoreo agrícola con visión por computadora, alertas y recomendaciones basadas en históricos. El foco es ingeniería sólida, modelos confiables y despliegue escalable. ⚜ Pipeline ML completo: limpieza, feature engineering y validación ⚜ Modelos de detección de fraude con scoring explicable vía API REST ⚜ Flujo de reentrenamiento y mejora continua ⚜ Procesamiento de imágenes/sensores para monitoreo de cultivos ⚜ Alertas, reportes visuales y panel web/mobile ⚜ Recomendaciones automáticas por parcela usando históricos ⚜ Código documentado, despliegue cloud y buenas prácticas MLOps Tengo experiencia en proyectos con Python, Scikit-learn, TensorFlow y APIs para analítica y automatización. He trabajado con arquitecturas de datos y modelos aplicados donde interpretabilidad y rendimiento importan mucho. Me gusta construir soluciones útiles, no solo modelos teoricos. Mi enfoque sería diseñar ambos sistemas como módulos separados pero con arquitectura consistente, priorizando calidad de datos, trazabilidad, APIs robustas y escalabilidad. También puedo proponer mejoras en detección temprana y visualización. Si le parece, conversemos sobre datasets, alcance y fases del proyecto. Será un gusto colaborar. Saludos cordiales, Farhin B.

@digilogies

I checked your requirements and With over 6 years of experience in full-stack development, I am more than ready to take on your project. As a top 5% performer in CMS development and software architecture, I carry immense proficiency in using Python especially for machine learning, data management, and creating APIs. In my career, I have delivered over 850 successful projects with meticulous attention to detail and strict adherence to deadlines.

@engruhulajom

Hello Dear! Good Day! Hope you are doing fine. This is Ruhul Ajom Sagor. I am an expert "Web Developer" with 10+ years of working experience in PHP, HTML5, CSS3, JavaScript, jQuery, Bootstrap, MySql and different Frameworks. I have completed my B.S.C Engineering in Computer Science and Engineering (CSE) from BUET. Hire me and you don't have to worry about your website problems again! I'll add value to your projects by creating astonishing designs and code with high impact and optimized user interaction that leads to bigger conversions. WHAT PROBLEMS CAN I HELP YOU SOLVE? • Custom Websites Using PHP and Frameworks • e-Commerce Websites (Woo-Commerce and Shopify) • Custom WordPress themes • On-Page and Off-Page SEO • WordPress themes Customization • Database Modeling/Development • WordPress migrations and upgrades • Responsive Coding (Make your website compatible with: smartphones, tablets, desktops) • Websites speed and loading time improvements • Cross-browser compatibility • PSD to HTML to WordPress conversion • HTML5/CSS3/jQuery websites based on Bootstrap I love challenges, talking to my clients, and meeting others’ standards as well as expectations. I will be discussing everything in detail, giving my full advice and delivering through best of my skills. You are cordially welcome to discuss your project. Thank You! Best Regards, Ruhul Ajom

@nemanjam61

Hello, I built a similar project with real-time data synchronization, sales analytics, and centralized dashboards that align well with your fraud detection and crop monitoring needs. For the fraud prevention system, I can implement feature engineering pipelines processing transaction patterns, user behavior scoring, and anomaly detection with model retraining triggers. For crop monitoring, I propose streaming sensor data through a pipeline with automated alerts for hydric stress thresholds. You can see my data architecture approach at cpm.axis-app.net. Let's discuss!

@adily1

Hey , I just finished reading the job description and I see you are looking for someone experienced in Software Architecture, Algorithm, C++ Programming, API Development, Deep Learning, Fraud Detection, Python and Computer Vision. This is something I can do. Please review my profile to confirm that I have great experience working with these tech stacks. While I have few questions: 1. These are all the requirements? If not, Please share more detailed requirements. 2. Do you currently have anything done for the job or it has to be done from scratch? 3. What is the timeline to get this done? Why Choose Me? 1. I have done more than 250 major projects. 2. I have not received a single bad feedback since the last 5-6 years. 3. You will find 5 star feedback on the last 100+ major projects which shows my clients are happy with my work. Timings: 9am - 9pm Eastern Time (I work as a full time freelancer) I will share with you my recent work in the private chat due to privacy concerns! Please start the chat to discuss it further. Regards, Adil.

@eduvid

Hola, saludos cordiales, en la actualidad cuento con amplia experiencia trabajando en proyectos similares utilizando API, IA, PYTHON soy la persona ideal para cumplir al 100% sus requerimientos, no dude en escribirme :)

@zeeshan5121472

Hola soy desarrollador con experiencia en machine learning e ingeniería de datos Puedo construir ambos sistemas con flujos completos desde limpieza de datos feature engineering entrenamiento validación y despliegue Para fraude crearé un modelo que analice transacciones en tiempo real y exponga una API REST con nivel de riesgo y explicación clara Para cultivos puedo desarrollar un sistema con visión por computadora o datos de sensores que detecte anomalías y genere alertas y reportes También puedo incluir recomendaciones automáticas basadas en históricos de cada parcela Trabajo con TensorFlow PyTorch y Scikit learn y sigo buenas prácticas para modelos escalables y mantenibles Entrego código limpio documentado guía de despliegue y soporte para integración en tu infraestructura Estoy seguro de poder desarrollar una solución sólida y lista para producción

@juanpablomacf

Puedo desarrollar ambos sistemas de IA (fraude y monitoreo agrícola) con pipelines completos, modelos robustos y despliegue listo para producción, manteniendo buenas prácticas de ingeniería de datos y ML. Mi propuesta • Arquitectura general: diseño de pipelines de ingesta, limpieza, feature engineering, entrenamiento, validación, versionado y monitoreo de modelos; endpoints REST para consumo externo. 1) IA de prevención de fraude • Procesamiento de datos: normalización de historiales, detección de outliers y manejo de desbalanceo. • Feature engineering: patrones temporales, comportamiento del usuario, geolocalización, dispositivos, relaciones entre cuentas. • Modelado: clasificación con modelos tradicionales o deep learning según el dataset; validación con métricas orientadas a minimizar falsos negativos. • API REST: devuelve score de riesgo y explicación del motivo (importancia de variables). • Actualización continua: retraining programado y monitoreo de deriva. 2) IA para monitoreo agrícola • Procesamiento de imágenes y sensores: limpieza, etiquetado y normalización. • Modelos: visión por computadora para estrés hídrico, plagas y anomalías; análisis temporal por parcela. • Alertas y reportes: panel web/móvil con mapas, indicadores y reportes descargables. • Recomendaciones: sugerencias automáticas basadas en histórico y patrones detectados. Entrega: código comentado, documentación técnica y guía de despliegue en tu infraestructura cloud.

@rogelitoc

Hello, In my opinion, the key point of this task is that both AI systems require robust architectures that ensure scalability and maintainability. I will design a modular architecture for the fraud detection system, utilizing a data pipeline for cleaning, feature engineering, and continuous model retraining. The API will be built using FastAPI for quick response times, providing risk levels and fraud reasons. For the crop monitoring system, I will implement real-time data ingestion from sensors and images, leveraging computer vision techniques to analyze conditions and generate alerts. The output will be visualized through a responsive web interface, ensuring accessibility. Deliverables will include fully functional models, a REST API for fraud detection, a web dashboard for crop monitoring, along with comprehensive documentation and deployment guides. I have successfully built similar solutions in the past, ensuring high accuracy and performance. I am open to work immediately. Best Regards.

@craigd43

With your project aiming to develop two separate AI systems, my expertise in Python and its libraries like TensorFlow, PyTorch, and Scikit-learn makes me an ideal candidate for this job. I have deep understanding and practical experience in building machine learning models as well as engineering efficient data pipelines from my years of working on web scraping projects. Moreover, your need for an agricultural crop monitoring AI aligns perfectly with my past works in computer vision technology. I'm well-versed in processing field data such as images or sensor readings and presenting the insights through visual alerts accessible on both web and mobile platforms. Additionally, I highly value leveraging historical data to provide meaningful recommendations tailored to individual plots. In conclusion, my extensive skills in Python along with my familiarity with frameworks like TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, combined with a background steeped in web development make me the perfect fit for your project's diverse needs. I pledge to deliver top-tier code, thorough documentation, and offer guidance on deployment that'll exceed your expectation. Let's build smart systems that give fruitful results in our fight against fraud and better farming practices!

@zarminagull189

Hola, Entiendo que buscas dos sistemas de IA bien estructurados: prevención de fraude y monitoreo agrícola, con enfoque en buenas prácticas de ingeniería de datos y ML. A continuación propongo una solución integrada y entregables claros. Solución propuesta - IA de prevención de fraude: pipeline de datos, limpieza, feature engineering, entrenamiento, validación y actualización continua; API REST para riesgo y explicación de la razón principal del fraude; implementación de monitoreo de métricas y retraining automático con trigger definido. - IA de monitoreo agrícola: procesamiento de datos de campo (imágenes/sensores), visión computacional para detección de estrés hídrico, plagas y anomalías; panel web/móvil para alertas y reportes; módulo de recomendaciones basado en histórico de parcela; soporte para despliegue en nube y edge cuando sea necesario. - Arquitectura: microservicios en Python (FastAPI/Flask) + pipelines ML (scikit-learn, TensorFlow/PyTorch según necesidad), almacenamiento en nube y orquestación con Docker/Kubernetes; APIs seguras y observabilidad. Entregables - Documentación técnica y guía de despliegue; código comentado y pruebas unitarias; reproducibilidad de modelos; dashboards web y/o móvil; repositorio con CI/CD básico. - Modelo de fraude: servicio de entrenamiento, evaluación (AUC, precisión/recall), API y esquema de actualización continua. - Modelo agrícola: pipeline de procesamiento, detección en tiempo real y módulo de recomendaciones. Plazos y presup