Zinn Hub
0
Səbətiniz
0

Bir Baxışda

Qərar verməyinizə kömək edəcək bu xidmət haqqında əsas detallar. Zinn Hub tərəfindən yaradılıb, satıcı tərəfindən deyil.

Əhatə olunan çərçivələr

PyTorch & TensorFlow
Modellər hər iki əsas dərin öyrənmə çərçivəsindən istifadə edilərək qurulur, komandanızın artıq istifadə etdiyi ekosistemdə istehsal üçün hazır kod verir.

Tapşırıq Əhatə Dairəsi

CV, NLP və Zaman Seriyası
Xidmət şəkil təsnifatı, obyekt aşkarlanması, seqmentasiya, NLP və zaman seriyası proqnozlaşdırmasını əhatə edir — geniş çeşidli real dünya ML problemləri üçün uyğundur.

Yerləşdirməyə Hazır

Yalnız Premium Səviyyə
Buludda yerləşdirmə, API inteqrasiyası və performans monitorinqi Premium təkmilləşdirmədə (7 günlük çatdırılma) mövcuddur, əsas səviyyələr isə yalnız mənbə kodu və sənədləri təqdim edir.

Model Memarlıq Aralığı

CNN-dən Transformerlərə və RCNN-ə
Klassik ML modellərindən (SVM, XGBoost) tutmuş LSTM, Transformers və Faster RCNN kimi qabaqcıl arxitekturalara qədər hər şeyi əhatə edir — transfer öyrənmə yanaşmaları daxil olmaqla.

Nə Əldə Edəcəksiniz

Formatlar:
Mənbə Faylları
Yazılı Hesabat
Bulud Linki
Çatdırılma Metodu:
Sifariş Meneceri
Qeydlər: Siz Python mənbə fayllarını və/və ya Jupyter Notebook-u, tətbiq oluna bilən yerlərdə saxlanmış model çəkilərini və arxitektura, ilkin emal addımları, hiperparametrlər və istifadə təlimatlarını əhatə edən yazılı sənədləşdirmə faylını alacaqsınız. Fayllar sifariş meneceri vasitəsilə çatdırılır. Böyük modellər və ya verilənlər bazaları üçün bulud keçidi təmin edilə bilər.

Tam Təsvir

İstər şəkil təsnifatçısı, istər obyekt aşkarlama boru kəməri, istər zaman seriyası proqnozlaşdırıcısı, istərsə də təbii dil emal modeli olsun, bu xidmət probleminizə dəqiq uyğunlaşdırılmış tam, işləyən dərin öyrənmə həlli təqdim edir — ümumi şablon deyil.

Siz çətinliyi gətirirsiniz; bu xidmət tam texniki səyahəti idarə edir: məlumatlarınızı anlamaq, təmizləmək və ilkin emal etmək, doğru arxitekturanı seçmək, PyTorch və ya TensorFlow-da modeli qurmaq və həqiqətən istifadə edə biləcəyiniz təmiz, sənədləşdirilmiş mənbə kodunu geri qaytarmaq.

**Bütün səviyyələrə daxil olanlar**

Hər sifariş sizin xüsusi istifadə halınızın diqqətli tədqiqatı ilə başlayır, seçilmiş arxitekturanın — istər CNN, RNN, LSTM, Transformer, istərsə də transfer öyrənmə yanaşması olsun — həqiqətən məqsədəuyğun olmasını təmin edir. Model kodunun bir sətri yazılmadan əvvəl məlumatlarınız diqqətlə ilkin emal edilir. Siz tam mənbə kodunu aydın model sənədləri ilə birlikdə alırsınız ki, nəyin və niyə qurulduğunu dəqiq başa düşəsiniz.

**Bacarıq Genişliyi**

Bu xidmət geniş çeşiddə dərin öyrənmə tapşırıqlarını əhatə edir: şəkil təsnifatı, obyekt aşkarlanması (RCNN variantları və Faster RCNN daxil olmaqla), şəkil seqmentasiyası, zaman seriyası proqnozlaşdırılması və NLP. Klassik maşın öyrənmə modelləri — loqistik reqressiya, qərar ağacları, təsadüfi meşələr, SVM, XGBoost, LightGBM — iş üçün doğru vasitə olduqda da mövcuddur. Xüsusi arxitekturalar tələb əsasında müəyyən edilə bilər.

**Əhatə dairəsini genişləndirmək**

Standart səviyyə modelin validasiyası və sınaqdan keçirilməsi ilə yanaşı, incə tənzimləməni də əlavə edir, bu da sizə saxlanılan məlumatlara qarşı ciddi şəkildə qiymətləndirilmiş və daha güclü performans üçün tənzimlənmiş bir model verir. Qabaqcıl səviyyə daha da irəli gedir: performans monitorinqi, buludda yerləşdirmə və API inteqrasiyası daxildir, bu da təkcə təlim keçmiş deyil, həm də canlı mühitdə proqnozlar verməyə həqiqətən hazır olan bir model təqdim edir.

**Bu Kimlər Üçündür**

Bu xidmət süni intellektlə işləyən məhsul xüsusiyyəti quran startaplar, məlum bir arxitekturanın etibarlı tətbiqinə ehtiyacı olan tədqiqatçılar, məlumatları olan, lakin dərin öyrənmə mühəndisliyi imkanları olmayan məlumat qrupları və maşın öyrənməsinin müəyyən bir prosesi avtomatlaşdıra və ya təkmilləşdirə biləcəyini araşdıran müəssisələr üçün uyğundur.

**Niyə Bu Satıcı ilə İşləməlisiniz**

London, İngiltərədə yerləşən Zinn Digital, aydın ünsiyyətə və vaxtında çatdırılmaya sadiqliklə qabaqcıl dərin öyrənmə texnikaları sahəsində təcrübə gətirir. Hər bir layihə fərdi yanaşma alır — arxitektura, ilkin emal boru kəməri və sənədləşdirmə əvvəlki işdən təkrar istifadə edilmir, sizin məlumatlarınız və məqsədiniz ətrafında formalaşır. İstifadə olunan alətlərə Jupyter Notebook, Google Colab, PyCharm, Visual Studio Code, Docker, RoboFlow, GitHub və Anaconda daxildir ki, bu da peşəkar, təkrar istehsal edilə bilən və portativ nəticələr təmin edir.

Layihə detallarınızla sifariş çat vasitəsilə əlaqə saxlayın və başlayaq.

Zinner Keyfiyyət Zəmanəti

✓
Yoxlanılmış Peşəkar
Hər bir Zinner platformaya qoşulmazdan əvvəl nəzərdən keçirilir və təsdiqlənir.
✓
Keyfiyyətli İşə Zəmanət Verilir
Bütün xidmətlər keyfiyyət təminatı öhdəliyimizlə dəstəklənir.
✓
Təhlükəsiz Ödəniş
Çatdırılan işi təsdiq edənə qədər ödənişiniz qorunur.

Paketləri müqayisə edin

XüsusiyyətBaşlanğıcStandartQabaqcıl
Çatdırılma vaxtı2 gün4 gün7 gün
Düzəlişlər123
Probleminiz üçün tədqiqat və arxitektura seçimi✓✕✕
Məlumatların təmizlənməsi və ilkin emalı✓✕✕
Dərin öyrənmə modeli yaratma (CNN, RNN, LSTM, Transformer və ya klassik ML)✓✕✕
Tam mənbə kodu təqdim edildi✓✕✕
Model sənədləri daxildir✓✕✕
PyTorch və ya TensorFlow — seçim sizindir✓✕✕
Starter səviyyəsinə daxil olan hər şey✕✓✕
Saxlanılan məlumatlar üzərində modelin yoxlanılması və sınaqdan keçirilməsi✕✓✕
Təkmilləşdirilmiş dəqiqlik və ümumiləşdirmə üçün incə tənzimləmə✕✓✕
2 düzəliş raundları✕✓✕
Təsnifat, obyekt aşkarlanması, NLP və zaman seriyası tapşırıqları üçün uyğundur✕✓✕
Doğrulama testindən sənədləşdirilmiş nəticələr✕✓✕
Standart səviyyəyə daxil olan hər şey✕✕✓
Performans monitorinqinin qurulması✕✕✓
Təlim keçmiş modelin buludda yerləşdirilməsi✕✕✓
API inteqrasiyası, beləliklə modeliniz canlı proqnozlar təqdim edə bilər✕✕✓
3 düzəliş raundları✕✕✓
Məlumatdan yerləşdirilmiş son nöqtəyə qədər istehsala hazır çatdırılma✕✕✓

Portfolio

Satıcının bu Zinn ilə əlaqəli iş nümunələri.

PyTorch və TensorFlow ilə Xüsusi Dərin Öyrənmə Modelləri Yaradın

PyTorch və TensorFlow ilə Xüsusi Dərin Öyrənmə Modelləri Yaradın

Əlavə Məlumat

İstifadə etdiyim alətlər

İnkişaf Mühitləri:Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle Notebook, Visual Studio Code, PyCharm
Çərçivələr və Kitabxanalar:PyTorch, TensorFlow, XGBoost, LightGBM, Scikit-learn
İnfrastruktur və Alətlər:Docker, GitHub, RoboFlow, Anaconda

Üçün mükəmməldir

Kimlər ən çox faydalanır:Süni intellektlə işləyən məhsul xüsusiyyətləri quran startaplar, etibarlı arxitektura tətbiqlərinə ehtiyacı olan tədqiqatçılar, dərin öyrənmə mühəndisliyi bant genişliyi olmayan məlumat qrupları, maşın öyrənməsi ilə prosesləri avtomatlaşdıran müəssisələr
Əhatə olunan tapşırıq növləri:Şəkil təsnifatı, obyekt aşkarlanması, şəkil seqmentasiyası, zaman seriyası proqnozlaşdırılması, təbii dil emalı, xüsusi dərin öyrənmə modelləri

Mənim Prosesim

Addım-addım İş axını:1. Layihə brifinqinizi və məlumatlarınızı nəzərdən keçirin, 2. Optimal arxitekturanı araşdırın və seçin, 3. Məlumatları təmizləyin və ilkin emal edin, 4. Modeli qurun və öyrədin, 5. Doğrulayın və dəqiqləşdirin (Standart və Qabaqcıl səviyyələr), 6. API-ni yerləşdirin və inteqrasiya edin (Qabaqcıl səviyyə), 7. Lazım olduqda düzəlişlərlə mənbə kodunu və sənədləri təqdim edin

Tez-tez verilən suallar

Zəhmət olmasa, məlumat dəstinizi (və ya onun təsvirini), həll etməyə çalışdığınız problemin aydın izahını və hər hansı məhdudiyyətləri və ya üstünlükləri — məsələn, üstünlük verilən çərçivə (PyTorch və ya TensorFlow), hədəf dəqiqliyi və ya yerləşdirmə mühiti — paylaşın. Nə qədər çox kontekst təqdim etsəniz, həll yolu bir o qədər dəqiq şəkildə fərdiləşdirilə bilər.

Bu yaxşıdır. Məlumat saxlama yerinizə (məsələn, Google Drive, S3 paketi və ya Kaggle verilənlər bazası) keçidi sifariş söhbəti vasitəsilə paylaşa bilərsiniz. Əgər verilənlər bazanız xüsusi işləmə tələb edirsə, sadəcə quraşdırmanı təsvir edin və iş başlamazdan əvvəl müzakirə edilə bilər.

Həm PyTorch, həm də TensorFlow tam dəstəklənir. Əgər üstünlük vermirsinizsə, xüsusi tapşırığınız üçün ən uyğun çərçivə tövsiyə olunacaq.

Bu xidmət şəkil təsnifatı, obyekt aşkarlanması (o cümlədən RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN və Mask RCNN), şəkil seqmentasiyası, zaman seriyası proqnozlaşdırılması və NLP-ni əhatə edir. Random forests, XGBoost, LightGBM və SVM kimi klassik modellər də mövcuddur. Daha mütəxəssis tələblər üçün xüsusi arxitekturalar müzakirə edilə bilər.

Sənədləşdirmə seçilmiş arxitekturanı və onun əsaslandırmasını, tətbiq olunan ilkin emal addımlarını, əsas hiperparametrləri, kodu işə salmaq üçün təlimatları və çıxışların izahını əhatə edir. O, modeli qurmayan texniki cəhətdən savadlı bir həmkarın onu başa düşə və genişləndirə biləcəyi şəkildə yazılmışdır.

Düzəlişlər ilkin razılaşdırılmış əhatə dairəsindəki düzəlişlərə və ya təkmilləşdirmələrə aiddir — məsələn, hiperparametrlərin tənzimlənməsi, səhvlərin düzəldilməsi və ya rəyinizə əsasən ilkin emal boru kəmərinin dəyişdirilməsi. Əhatə dairəsini əhəmiyyətli dərəcədə dəyişdirən tələblər (məsələn, tamamilə fərqli bir tapşırıq növünə keçid) ayrı bir sifariş tələb edə bilər.

Bəli. Təqdim olunan mənbə kodu öz layihələriniz üçün istifadə etmək, dəyişdirmək və yerləşdirmək üçün sizindir. Bu xidmətə davamlı lisenziya haqqı və ya aidiyyət tələb olunmur.

Siz Python mənbə fayllarını və/yaxud Jupyter Notebook-u, həmçinin saxlanmış model çəkilərini və sənədləşdirmə faylını alacaqsınız. Hər şey sifariş meneceri vasitəsilə paylaşılır. Əgər xüsusi bir format tələb olunarsa, sifariş verərkən bunu qeyd edin.

Müştəri Rəyləri

Müştərilərimizin bu Zinn haqqında nə dediyini görün

5.0
4 rəy
5 ⭐
4
4 ⭐
0
3 ⭐
0
2 ⭐
0
1 ⭐
0

Çox əla müəllim, onu çox tövsiyə edirəm

Ən yaxşı, çox məsuliyyətli, hörmətli və cavabdeh. Etibarlı!

Mahmudun Nabi Data Science və ML sahəsində bütün gözləntiləri aşan ƏLA xidmət göstərdi. Onun peşəkarlığı proaktiv ünsiyyət və sürətli cavabdehliklə özünü göstərdi, vaxtında çatdırılmanı təmin etdi. Onunla işləməyi yüksək dərəcədə TÖVSİYƏ EDİRƏM!

Təşəkkür edirəm, Mahmudun Nabi! Kompüter görmə problemimi həll etdiniz və gələcəkdə bunu necə edəcəyimi öyrətmək üçün əlinizdən gələni etdiniz! Çox bilikli, super sürətli ünsiyyət və super sürətli çatdırılma. Nəticələrdən çox məmnunam.

Yalnız bu məhsulu almış daxil olmuş müştərilər rəy yaza bilərlər.

Kateqoriyalar

Zinner Siyasətləri

Pytorch və Tensorflow istifadə edərək Dərin Öyrənmə Problemlərinizi Həll Edin

Yalnız bu məhsulu almış daxil olmuş müştərilər rəy yaza bilərlər.

Seçimlər və Sifariş

Zinn Hub Tətbiqini əldə edin

Bildirişlər · Daha sürətli giriş · Tam ekran

Brauzerinizdə Paylaş üzərinə toxunun

➜ Sonra "Ana Ekrana əlavə et" üzərinə toxunun