Zinn Hub
0
Вашата количка
0

Накратко

Ключови детайли за тази услуга, които да ви помогнат да вземете решение. Генерирано от Zinn Hub, а не от продавача.

Тип мрежа

Feed-Forward, CNN или RNN
Доставчикът избира най-подходящата архитектура на дълбока невронна мрежа (Feed-Forward, Convolutional или Recurrent) въз основа на вашия специфичен тип проблем.

Поддръжка на задачи

Класификация и регресия
Услугата обхваща както задачи за класификация, така и за регресия, което я прави приложима за широк кръг проблеми със контролирано обучение.

Подготовка на данни

Включен пълен пайплайн
Включено е цялостно обработване на данни: липсващи данни, кодиране, инженеринг на характеристики, разделяне на данни за обучение/оценка/тестване и статистически трансформации на целевата променлива.

Изискване за предварителна поръчка

Първо консултация
Доставчикът изисква обсъждане преди поръчка, за да определи точно обхвата на вашия проект — свържете се чрез Telegram, преди да направите каквато и да е поръчка.

Какво ще получите

Формати:
Изходни файлове
Цифрови файлове
Метод на доставка:
Мениджър поръчки
Бележки: Всички резултати се изпращат чрез мениджъра на поръчки. Ще получите изходен код на Python / PyTorch като основен резултат — пълна, готова за изпълнение невронна мрежа, обучена с вашите данни. Когато е закупен допълнителният отчет за писмено резюме на модела, писмен документ е включен заедно с кода. Всички въпроси след доставката могат да бъдат зададени в чата на поръчката.

Пълно описание

Независимо дали предсказвате отлив на клиенти, класифицирате изображения, прогнозирате времеви редове или решавате друг проблем със супервизирано обучение, добре проектирана дълбока невронна мрежа може да даде резултати, които по-плитките модели просто не могат да постигнат. Тази услуга ви предоставя професионално проектирана невронна мрежа PyTorch, изградена специално около вашите данни и вашата цел – не рециклиран шаблон.

Всеки проект започва с разговор. Преди да бъде написан какъвто и да е код, се обсъждат обхватът, формата на данните, целевата променлива и метриката за успех, така че избраната архитектура да е правилната за вашия проблем – а не просто най-често срещаната.

**Какво е включено във всяко ниво**

Подготовката на данните се обработва от край до край: липсващите стойности се адресират, създават се набори за обучение, валидиране и тестване (стратифицирани, където разпределението на класовете го изисква), нечисловите променливи се кодират, така че моделът да може да работи с тях, и статистически трансформации се прилагат към числовите цели, когато е уместно. Самата невронна мрежа е Feed-Forward, Convolutional или Recurrent архитектура, избрана да отговаря на проблема, а кодът е написан да открива и използва GPU автоматично, като грациозно преминава към CPU, когато такъв не е наличен.

Началното ниво обхваща прост проблем с класификация или регресия с чист или почти чист набор от данни. Стандартното ниво добавя допълнителното време и дълбочина, необходими за обработка на по-сложни данни, инженеринг на характеристики или по-сложна архитектура. Пълното ниво е цялостно ангажиране от край до край — подходящо за най-взискателните набори от данни и предизвикателства при моделирането, с най-широк обхват на предварителна обработка, инженеринг и мрежов дизайн.

**Как работи**

1. Направете поръчката си и споделете вашия набор от данни и проектен бриф чрез чата за поръчки.
2. Провежда се дискусия за обхвата, за да се потвърди архитектурата, целите и всички решения за предварителна обработка.
3. Мрежата се изгражда, обучава и валидира спрямо вашите данни.
4. Резултатите се изпращат чрез мениджъра на поръчките заедно с всякакви бележки относно изходите.

**За кого е това**

Тази услуга е подходяща за учени по данни, които се нуждаят от базов модел с производствено качество, изследователи, които искат добре структурирана PyTorch имплементация, и фирми или разработчици, които имат етикетирани данни и дефиниран проблем с прогнозирането, но се нуждаят от експертни ръце, за да изградят модела правилно.

**Защо този продавач**

Базирана в Лондон, Англия, това е специализирана услуга за машинно обучение с фокус върху дълбокото обучение в PyTorch. Всяка мрежа е написана с вградена осведоменост за GPU, а всяко взаимодействие започва с истинска дискусия за вашите данни — защото най-добрият модел за вашия проблем е този, проектиран около него.

Гаранция за качество на Zinner

✓
Проверен професионалист
Всеки Zinner се преглежда и одобрява, преди да се присъедини към платформата.
✓
Гарантирано качествена работа
Всички услуги са подкрепени от нашия ангажимент за осигуряване на качество.
✓
Сигурно плащане
Вашето плащане е защитено, докато не одобрите доставената работа.

Сравнете пакети

ФункцияЛесноСтандартенПълен
Време за доставка2 дни5 дни7 дни
Ревизии000
Избрана архитектура Feed-Forward, Convolutional или Recurrent за вашия проблем✓✕✕
Пълна подготовка на данни: липсващи стойности, кодиране, разделяне на тренировъчни/валидационни/тестови набори✓✕✕
Приложени стратифицирани разделения, където дисбалансът на класовете го изисква✓✕✕
Статистически трансформации върху числови целеви променливи✓✕✕
PyTorch код, съвместим с GPU (автоматично открива GPU, връща се към CPU)✓✓✓
Доставя се като готов за изпълнение изходен код на Python / PyTorch✓✓✓
Всичко от пакета Simple✕✓✕
Подходящ за по-сложни набори от данни, изискващи по-дълбока предварителна обработка✕✓✕
Разширено инженерство на характеристики и намаляване на размерността, където е необходимо✕✓✕
По-сложна конфигурация на архитектурата и настройка на хиперпараметри✕✓✕
Всичко от стандартния пакет✕✕✓
Най-широк обхват на предварителна обработка, инженеринг и мрежов дизайн✕✕✓
Подходящ за най-взискателните набори от данни и сложни проблеми с прогнозирането✕✕✓
Пълна дискусия за обхвата за потвърждаване на архитектурата, целите и всички решения за предварителна обработка✕✕✓

Портфолио

Примери за работата на продавача, свързана с този Zinn.

Изграждане на невронна мрежа за дълбоко обучение в PyTorch

Изграждане на невронна мрежа за дълбоко обучение в PyTorch

Допълнителна информация

Защо да изберете мен

Специализиран фокус:Дълбокото обучение в PyTorch е основната специализация — не странично предложение.
Избор на архитектура:Feed-Forward, Convolutional или Recurrent — избрани за вашия проблем, а не по подразбиране.
GPU-Aware Code:Всеки модел е написан да автоматично открива и използва GPU хардуер, с CPU резервно копие.
Цялостна подготовка на данни:Липсващи стойности, кодиране, стратифицирани разделения и целеви трансформации – всичко това се обработва в обхвата.

Инструменти, които използвам

Рамка за дълбоко обучение:PyTorch
Език:Python
Обработка на данни:Pandas, NumPy, Scikit-learn (предварителна обработка и разделяне)

Идеален за

Случаи на употреба:Проблеми с класификацията (бинарна или многокласова), Задачи за регресия и числено прогнозиране, Моделиране на последователности и времеви редове, Класификация на изображения и конволюционни архитектури, Изследователи, нуждаещи се от чиста PyTorch база, Бизнеси с етикетирани данни и дефинирана цел за прогнозиране

Често задавани въпроси

Силно се препоръчва. Всеки проект е различен – някои набори от данни се нуждаят от значителна предварителна обработка, други се нуждаят от специфични архитектурни избори. Бърза дискусия, преди да поръчате, гарантира, че са избрани правилното ниво и обхват за вашия проблем, като се избягват забавяния или несъответстващи очаквания.

Обичайните таблични формати (CSV, Excel) и стандартните набори от данни за изображения или последователности са приложими. Споделете колкото е възможно повече контекст за вашия набор от данни, когато се свържете – брой функции, целева променлива, приблизителен брой редове и всички известни проблеми с качеството на данните ще помогнат за точното определяне на обхвата на работата.

Архитектурата — Feed-Forward, Convolutional или Recurrent — се избира въз основа на вашия конкретен проблем и тип данни. Това се обсъжда и договаря преди започване на работа, така че да получите най-подходящия модел, а не генеричен.

Не. Кодът на PyTorch е написан така, че автоматично да открива и използва графичен процесор, ако има такъв, но ще работи на процесор, ако няма. Не се нуждаете от специализиран хардуер, за да използвате крайния продукт.

Ревизиите не са включени в стандартния обхват. Дискусията за обхвата преди поръчка е специално създадена, за да се съгласуват изискванията преди започване на работа, намалявайки необходимостта от преработка. Ако е необходима ревизия поради неразбиране на договорения бриф, това ще бъде обработено чрез чата за поръчка.

Получавате Python изходен код, написан в PyTorch — пълна, готова за изпълнение имплементация на невронната мрежа, обучена с вашите данни, включително всички стъпки за предварителна обработка. Ако добавите писмения доклад за резюме на модела, получавате и документ, описващ архитектурата, решенията за предварителна обработка и ключовите резултати.

Нивото Simple е подходящо за чисти или почти чисти набори от данни с добре дефинирана задача за еднократно прогнозиране. Нивото Standard е подходящо за по-разхвърляни данни, по-сложно инженерство на характеристики или по-сложна архитектура. Нивото Full покрива най-взискателните проекти — голям обхват, сложни данни и най-широки изисквания за предварителна обработка и моделиране. Ако не сте сигурни, свържете се с нас преди да поръчате.

Отзиви на клиенти

Вижте какво казват нашите клиенти за този Zinn

4.8
5 отзиви
5 ⭐
4
4 ⭐
1
3 ⭐
0
2 ⭐
0
1 ⭐
0

Йоане разбра какво ми трябва и направи необходимото, за да отговори на моите очаквания.

Още един проект, в който developper230 се справя прекрасно! Той никога не спира да доставя и впечатлява!

Много бързо и ефективно, препоръчвам.

Блестяща работа, както винаги! Developer230 предоставя качествени резултати всеки път! Уверете се, че комуникирате очакванията ясно и навременно, за да получите най-добрите резултати. Няма да работя с никой друг освен с него. Силно препоръчвам за всички проекти!

Добър и кооперативен продавач. Прилично качество, работи и изпълни повечето от моите очаквания.

Само влезли клиенти, които са закупили този продукт, могат да оставят отзив.

Категории

Политики на Zinner

Deep Learning With Neural Networks Using Pytorch By Zinn Digital&Reg;

Само влезли клиенти, които са закупили този продукт, могат да оставят отзив.

Опции и поръчка

Изтеглете приложението Zinn Hub

Известия · По-бърз достъп · Цял екран

Докоснете Споделяне в браузъра си

➜ След това докоснете "Добавяне към началния екран"