0
તમારી કાર્ટ
0
Zinn Hub
0
તમારી કાર્ટ
0

એક નજરમાં

તમને નિર્ણય લેવામાં મદદ કરવા માટે આ સેવા વિશેની મુખ્ય વિગતો. Zinn Hub દ્વારા જનરેટ કરાયેલ, વિક્રેતા દ્વારા નહીં.

મોડેલ ડિલિવરી સ્કોપ

માત્ર મોડેલિંગ (કોઈ દસ્તાવેજો અથવા જમાવટ નહીં)
આધાર પેકેજમાં સંશોધન અને પ્રીપ્રોસેસિંગ સહિત પ્રશિક્ષિત મોડેલ સ્રોત કોડ શામેલ છે, પરંતુ દસ્તાવેજીકરણ અને ક્લાઉડ ડિપ્લોયમેન્ટ ઉચ્ચ અપગ્રેડ ટાયર માટે આરક્ષિત છે.

ફ્રેમવર્ક કવરેજ

PyTorch, TensorFlow, Keras + Docker & AWS
પ્રોજેક્ટ્સ મુખ્ય ડીપ લર્નિંગ ફ્રેમવર્ક્સ પર બનાવવામાં આવે છે જેમાં પ્રીમિયમ અપગ્રેડ પર AWS દ્વારા વૈકલ્પિક ક્લાઉડ ડિપ્લોયમેન્ટ અને ડોકર દ્વારા કન્ટેનરાઇઝેશન ઉપલબ્ધ છે.

વિશેષતા ઊંડાઈ

CV, NLP, ઑબ્જેક્ટ ડિટેક્શન અને સેગ્મેન્ટેશન
કવરેજ YOLOv8, SAM, ViT, BERT, GPT અને ક્લાસિક ML ક્લાસિફાયરને આવરી લે છે — એક જ જોડાણમાં કમ્પ્યુટર વિઝન અને ભાષા મોડેલ બંને કાર્યો માટે યોગ્ય છે.

અપગ્રેડ અનલૉક પાથ

બૂસ્ટમાંથી ફાઇન-ટ્યુનિંગ અને માન્યતા | પ્રીમિયમ પર સંપૂર્ણ જમાવટ
મોડેલ માન્યતા, ફાઇન-ટ્યુનિંગ અને દસ્તાવેજીકરણ બૂસ્ટ ટિયર પર ઉપલબ્ધ થાય છે; API એકીકરણ, ક્લાઉડ ડિપ્લોયમેન્ટ અને પર્ફોર્મન્સ મોનિટરિંગ ફક્ત 30-દિવસના પ્રીમિયમ ટિયર પર જ અનલૉક થાય છે.

તમને શું મળશે

ફોર્મેટ્સ:
સ્રોત ફાઇલો
લેખિત અહેવાલ
Cloud Link
ડિલિવરી પદ્ધતિ:
ઓર્ડર મેનેજર
નોંધો: બધા પાયથોન સોર્સ કોડ અને પ્રોજેક્ટ ફાઇલો ઓર્ડર મેનેજર દ્વારા વિતરિત કરવામાં આવે છે. તમારા ટિયરના આધારે, ડિલિવરીમાં લેખિત મોડેલ દસ્તાવેજીકરણ, માન્યતા પરિણામો અને ડિપ્લોયમેન્ટ કન્ફિગરેશન ફાઇલો પણ શામેલ હોઈ શકે છે. ક્લાઉડ ડિપ્લોયમેન્ટ (ફુલ ટિયર) માટે, ઍક્સેસ વિગતો ઓર્ડર ચેટ દ્વારા સુરક્ષિત રીતે શેર કરવામાં આવશે.

સંપૂર્ણ વર્ણન

જો તમારા વ્યવસાય અથવા સંશોધનને વિશ્વસનીય, સુવ્યવસ્થિત મશીન લર્નિંગ, ડીપ લર્નિંગ અથવા કમ્પ્યુટર વિઝન સોલ્યુશનની જરૂર હોય — જે પ્રથમ વખત યોગ્ય રીતે બનાવવામાં આવ્યું હોય — તો તમે યોગ્ય સ્થાને છો.

આ સેવા AI શાખાઓની વિશાળ શ્રેણીમાં એન્ડ-ટુ-એન્ડ પાયથોન મોડેલ ડેવલપમેન્ટ પ્રદાન કરે છે: YOLOv8 અને SAM નો ઉપયોગ કરીને ઑબ્જેક્ટ ડિટેક્શન અને ઇમેજ સેગ્મેન્ટેશન, SVM, Random Forest, Decision Trees અને Naive Bayes સાથે વર્ગીકરણ અને ક્લસ્ટરિંગ, સમય શ્રેણી વિશ્લેષણ, અસામાન્યતા શોધ, NLP, અને ViT, BERT, GPT અને Hugging Face મોડેલ્સ સહિત ટ્રાન્સફોર્મર-આધારિત આર્કિટેક્ચર્સ. ભલે તમને કોઈ વિચારને માન્ય કરવા માટે MVP ની જરૂર હોય અથવા સંપૂર્ણ રીતે જમાવેલ API-બેક્ડ સિસ્ટમની જરૂર હોય, નીચેના ત્રણ સ્તરોમાં અવકાશ આવરી લેવામાં આવે છે.

**પ્રવેશ સ્તરે તમને શું મળે છે:**
તમારા સમસ્યા ડોમેઇનમાં સંપૂર્ણ સંશોધન, સ્વચ્છ ડેટા પ્રીપ્રોસેસિંગ, મોડેલ આર્કિટેક્ચર ડિઝાઇન અને નિર્માણ, અને તમામ સ્રોત કોડ સહિતનું સંપૂર્ણ કાર્યરત પાયથોન મોડેલ — 7 દિવસમાં 3 સુધારાના રાઉન્ડ સાથે વિતરિત.

**સ્ટાન્ડર્ડ ટિયરમાં આગળ વધવું** સુધારેલી ચોકસાઈ માટે મોડેલનું ફાઇન-ટ્યુનિંગ, કડક મોડેલ માન્યતા અને પરીક્ષણ, લેખિત મોડેલ દસ્તાવેજીકરણ, અને 14-દિવસની વિન્ડો પર 5 પુનરાવર્તનો ઉમેરે છે — એવા પ્રોજેક્ટ્સ માટે આદર્શ છે જ્યાં પ્રદર્શન અને હેન્ડઓવર સ્પષ્ટતા મહત્વપૂર્ણ છે.

**ફુલ ટિયર** સંપૂર્ણ એન્ડ-ટુ-એન્ડ પેકેજ લાવે છે: સ્ટાન્ડર્ડમાં બધું જ વત્તા ક્લાઉડ ડિપ્લોયમેન્ટ (AWS), ફ્લાસ્ક દ્વારા API એકીકરણ, પર્ફોર્મન્સ મોનિટરિંગ અને 30-દિવસના જોડાણ દરમિયાન 8 સુધારાઓ — ઉત્પાદન-તૈયાર સિસ્ટમ્સ માટે યોગ્ય પસંદગી.

**આ કોના માટે છે:**
— AI-સંચાલિત ઉત્પાદન અથવા MVP બનાવતા સ્ટાર્ટઅપ્સ
— વિશ્વસનીય મોડેલ અમલીકરણની જરૂરિયાતવાળા સંશોધકો
— વિઝ્યુઅલ નિરીક્ષણ, દસ્તાવેજ પ્રક્રિયા અથવા ડેટા વર્ગીકરણને સ્વચાલિત કરતા વ્યવસાયો
— વિકાસકર્તાઓ કે જેમને મોડેલિંગ સ્તરને હેન્ડલ કરવા માટે નિષ્ણાતની જરૂર છે

**આ વિક્રેતા સાથે શા માટે કામ કરવું:**
આ લંડન સ્થિત મશીન લર્નિંગ અને કમ્પ્યુટર વિઝન એન્જિનિયરનું કાર્ય છે, જેમની પાસે 3 વર્ષનો વ્યાવસાયિક એન્જિનિયરિંગ અનુભવ, ML સંશોધક તરીકે 2 વર્ષનો અનુભવ અને મેડિકલ ઇમેજ સેગ્મેન્ટેશન પર Q1 જર્નલમાં પીઅર-રિવ્યુડ પ્રકાશન છે. વિવિધ ઉદ્યોગો અને સમસ્યાઓના પ્રકારોમાં 50 થી વધુ ફ્રીલાન્સ ML પ્રોજેક્ટ્સ પૂર્ણ કરવામાં આવ્યા છે. ઉપયોગમાં લેવાતા સાધનોમાં PyTorch, TensorFlow, Keras, Flask, Docker અને AWS નો સમાવેશ થાય છે.

કૃપા કરીને ઑર્ડર આપતા પહેલાં સંદેશ મોકલો જેથી સ્કોપ કન્ફર્મ થઈ શકે અને તમારી જરૂરિયાત માટે સાચો ટિઅર પસંદ કરી શકાય.

Zinner ગુણવત્તા ગેરંટી

✓
પ્રમાણિત વ્યાવસાયિક
પ્લેટફોર્મમાં જોડાતા પહેલા દરેક Zinnerની સમીક્ષા કરવામાં આવે છે અને તેને મંજૂર કરવામાં આવે છે.
✓
ગુણવત્તાયુક્ત કાર્યની ખાતરી
બધી સેવાઓ અમારી ગુણવત્તા ખાતરી પ્રતિબદ્ધતા દ્વારા સમર્થિત છે.
✓
સુરક્ષિત ચુકવણી
તમે ડિલિવર કરેલા કામને મંજૂર ન કરો ત્યાં સુધી તમારી ચુકવણી સુરક્ષિત છે.

પેકેજોની તુલના કરો

લક્ષણસ્ટાર્ટર મોડેલસ્ટાન્ડર્ડ મોડેલસંપૂર્ણ પ્રોડક્શન બિલ્ડ
ડિલિવરી સમય7 દિવસો14 દિવસો30 દિવસો
પુનરાવર્તનો358
સમસ્યા સંશોધન અને અભિગમ સ્કોપિંગ✓✕✕
ડેટા પ્રીપ્રોસેસિંગ અને તૈયારી✓✕✕
મોડેલ આર્કિટેક્ચર ડિઝાઇન અને નિર્માણ✓✕✕
સંપૂર્ણ પાયથોન સ્રોત કોડ વિતરિત✓✕✕
પુનરાવર્તનોના 3 રાઉન્ડ✓✕✕
ML, DL અને CV ઉપયોગ કેસ આવરી લે છે✓✕✕
સ્ટાર્ટર મોડેલમાં બધું✕✓✕
સુધારેલી ચોકસાઈ માટે મોડેલ ફાઇન-ટ્યુનિંગ✕✓✕
મોડેલ વેલિડેશન અને ટેસ્ટિંગ સ્યુટ✕✓✕
લેખિત મોડેલ દસ્તાવેજીકરણ✕✓✕
પુનરાવર્તનોના 5 રાઉન્ડ✕✓✕
14-દિવસની ડિલિવરી વિન્ડો✕✓✕
સ્ટાન્ડર્ડ મોડેલમાં બધું✕✕✓
AWS પર ક્લાઉડ ડિપ્લોયમેન્ટ✕✕✓
ફ્લાસ્ક API એકીકરણ✕✕✓
પ્રદર્શન મોનિટરિંગ સેટઅપ✕✕✓
પુનરાવર્તનોના 8 રાઉન્ડ✕✕✓
જટિલ નિર્માણ માટે 30-દિવસની ડિલિવરી વિન્ડો✕✕✓

પોર્ટફોલિયો

આ Zinn સંબંધિત વિક્રેતાના કાર્યના ઉદાહરણો.

તમારો ડીપ લર્નિંગ અથવા કમ્પ્યુટર વિઝન પાયથોન પ્રોજેક્ટ બનાવો

તમારો ડીપ લર્નિંગ અથવા કમ્પ્યુટર વિઝન પાયથોન પ્રોજેક્ટ બનાવો

વધારાની માહિતી

મને શા માટે પસંદ કરો

અનુભવ:3+ વર્ષ મશીન લર્નિંગ અને કમ્પ્યુટર વિઝન એન્જિનિયર તરીકે; 2 વર્ષ ML સંશોધક તરીકે
પ્રોજેક્ટ્સ પૂર્ણ થયા:50+ ફ્રીલાન્સ ML અને CV પ્રોજેક્ટ્સ વિતરિત થયા
પ્રકાશિત સંશોધન:મેડિકલ ઇમેજ સેગ્મેન્ટેશન પર પીઅર-રિવ્યુડ Q1 જર્નલ પ્રકાશન
સ્થાન:લંડન, ઇંગ્લેન્ડમાં આધારિત

હું ઉપયોગ કરું છું તે સાધનો

ડીપ લર્નિંગ ફ્રેમવર્ક્સ:PyTorch, TensorFlow, Keras
કમ્પ્યુટર વિઝન:YOLOv8, SAM, OpenCV
NLP અને ટ્રાન્સફોર્મર્સ:હગિંગ ફેસ, BERT, GPT, ViT
ડિપ્લોયમેન્ટ & ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર:Flask API, Docker, AWS

માટે પરફેક્ટ

આદર્શ ગ્રાહકો:AI-સંચાલિત ઉત્પાદનો અથવા MVPs બનાવતા સ્ટાર્ટઅપ્સ, વિશ્વસનીય મોડેલ અમલીકરણની જરૂરિયાતવાળા સંશોધકો, વિઝ્યુઅલ અથવા ડેટા વર્કફ્લોને સ્વચાલિત કરતા વ્યવસાયો, નિષ્ણાત મોડેલિંગ લેયરની જરૂરિયાતવાળા વિકાસકર્તાઓ
ઉપયોગના કેસો:ઑબ્જેક્ટ ડિટેક્શન અને સેગ્મેન્ટેશન, ઇમેજ ક્લાસિફિકેશન, ટાઇમ સિરીઝ ફોરકાસ્ટિંગ, એનોમલી ડિટેક્શન, NLP અને ટેક્સ્ટ ક્લાસિફિકેશન, ભલામણ સિસ્ટમ્સ, AI-સંચાલિત શોધ

વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્નો

હા — કૃપા કરીને પહેલા સંદેશ મોકલો. દરેક ML પ્રોજેક્ટની અનન્ય આવશ્યકતાઓ હોય છે અને કામ શરૂ કરતા પહેલા યોગ્ય સ્તરની પુષ્ટિ કરવી, તમારા ડેટાસેટને સ્પષ્ટ કરવો અને અપેક્ષિત આઉટપુટને વ્યાખ્યાયિત કરવું મહત્વપૂર્ણ છે. આ અવકાશના મેળ ન ખાતા ટાળે છે અને ડિલિવરીને સરળ રાખે છે.

તમારે તમારો કાચો ડેટાસેટ પ્રદાન કરવો જોઈએ અથવા તમારી પાસે ઉપલબ્ધ ડેટાનું વર્ણન કરવું જોઈએ, સાથે તમે જે સમસ્યાનું નિરાકરણ કરવા માંગો છો તેનું સ્પષ્ટ વર્ણન (દા.ત. છબીઓનું વર્ગીકરણ કરવું, ઑબ્જેક્ટ્સ શોધવા, સમય શ્રેણીની આગાહી કરવી). જો તમારા ડેટાને નોંધપાત્ર સફાઈ અથવા સોર્સિંગની જરૂર હોય, તો કૃપા કરીને આનો અગાઉથી ઉલ્લેખ કરો જેથી તેને યોજનામાં ધ્યાનમાં લઈ શકાય.

સ્ટાર્ટર ટિયર પ્રૂફ-ઓફ-કન્સેપ્ટ કાર્ય અથવા પ્રોજેક્ટ્સ માટે યોગ્ય છે જ્યાં તમને ફક્ત કાર્યકારી મોડેલ અને સ્રોત કોડની જરૂર હોય. જ્યારે તમને તમારા પોતાના વિકાસકર્તાઓને સોંપવા માટે માન્ય, દસ્તાવેજીકૃત મોડેલની જરૂર હોય ત્યારે સ્ટાન્ડર્ડ શ્રેષ્ઠ છે. ફુલ પ્રોડક્શન ટિયર એવા પ્રોજેક્ટ્સ માટે છે જેને લાઇવ કરવાની જરૂર છે — ક્લાઉડ હોસ્ટિંગ, API એન્ડપોઇન્ટ અને મોનિટરિંગ સાથે.

પ્રાથમિક ડીપ લર્નિંગ ફ્રેમવર્ક PyTorch, TensorFlow અને Keras છે. API Flask સાથે બનાવવામાં આવે છે. કન્ટેનરાઇઝેશન Docker નો ઉપયોગ કરે છે અને ક્લાઉડ ડિપ્લોયમેન્ટ AWS પર છે. કમ્પ્યુટર વિઝન કાર્ય YOLOv8, SAM અને પ્રમાણભૂત OpenCV-આધારિત પાઇપલાઇન્સનો ઉપયોગ કરે છે. NLP અને ટ્રાન્સફોર્મર કાર્ય Hugging Face નો ઉપયોગ કરે છે.

પુનરાવર્તનો મૂળ સંમત અવકાશમાં મોડેલ, કોડ અથવા આઉટપુટમાં ગોઠવણોને આવરી લે છે. દરેક સ્તરમાં નિર્ધારિત સંખ્યામાં પુનરાવર્તન રાઉન્ડનો સમાવેશ થાય છે (અનુક્રમે 3, 5 અથવા 8). જો તમને વધારાના રાઉન્ડની જરૂર હોય, તો વધારાના પુનરાવર્તન રાઉન્ડ એડ-ઓન ખરીદી શકાય છે.

તમને સંપૂર્ણ Python સ્રોત કોડ અને કોઈપણ સંકળિત ફાઇલો પ્રાપ્ત થાય છે. તમારા ટાયરના આધારે, આમાં મોડેલ દસ્તાવેજીકરણ, માન્યતા અહેવાલો, જમાવટ ગોઠવણી ફાઇલો અને API કોડ પણ શામેલ હોઈ શકે છે. બધું ઓર્ડર મેનેજર દ્વારા વિતરિત કરવામાં આવે છે.

હા. જો તમારી પાસે હાલની પાઇપલાઇન, ડેટાસેટ અથવા આંશિક કોડબેઝ હોય, તો કૃપા કરીને તમારો ઓર્ડર આપતી વખતે સંબંધિત વિગતો શેર કરો. હાલના કોડ સાથે એકીકરણ શક્ય છે — ફક્ત સંદર્ભને સ્પષ્ટપણે વર્ણવો જેથી અભિગમનું તે મુજબ આયોજન કરી શકાય.

હા. વિક્રેતા પાસે મેડિકલ ઇમેજ સેગ્મેન્ટેશનમાં Q1 જર્નલ પ્રકાશન સાથે ML સંશોધક તરીકેની પૃષ્ઠભૂમિ છે, તેથી શૈક્ષણિક કઠોરતા અને સંશોધન-ગ્રેડ મોડેલ વિકાસ સંપૂર્ણપણે કાર્યક્ષેત્રમાં છે. કૃપા કરીને તમારી આવશ્યકતાઓમાં સંશોધન સંદર્ભનું વર્ણન કરો.

ગ્રાહક સમીક્ષાઓ

અમારા ગ્રાહકો આ Zinn વિશે શું કહે છે તે જુઓ

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

શક્તિશાળી સર્જનાત્મક ટીમ. સંપૂર્ણતા માટે અવિરત શોધ

નીલ ખરેખર અદ્ભુત છે. તેણે મારી બધી અપેક્ષાઓ પૂરી કરી એટલું જ નહીં, તેણે તેને વટાવી પણ દીધી. શરૂઆતથી જ, તેની સાથે વાતચીત સરળ અને સુગમ હતી. તેણે મારી જરૂરિયાતોને સંપૂર્ણ રીતે સમજવા માટે સમય લીધો અને આખી પ્રક્રિયા સ્પષ્ટપણે સમજાવી. જોકે, મને સૌથી વધુ પ્રભાવિત કરનાર તેની કામની ગુણવત્તા હતી. નીલ દ્વારા વિકસિત CNN ક્લાસિફાયર દોષરહિત રીતે કાર્ય કરે છે અને સંપૂર્ણપણે ઉત્કૃષ્ટ પરિણામો આપે છે. વર્ગીકરણની ચોકસાઈ ખરેખર પ્રભાવશાળી છે અને મોડેલનું પ્રદર્શન ફક્ત ટોચનું છે. નીલને ન્યુરલ નેટવર્કના વિવિધ સ્તરો અને પરિમાણોની ઊંડી સમજ છે, અને તેણે મોડેલને સંપૂર્ણ રીતે કસ્ટમાઇઝ કર્યું છે.

AI સરખામણીમાં સઈદે અમારી અપેક્ષાઓ કરતાં ઘણું વધારે પ્રદર્શન કર્યું છે અને તે એક ઉત્કૃષ્ટ ઉકેલ સાબિત થયું છે. આ કૃત્રિમ બુદ્ધિના ઉપયોગે અમારા કાર્યોને કાર્યક્ષમ રીતે સંભાળ્યા નથી, પરંતુ અમારી કંપની માટે પ્રભાવશાળી વધારાનું મૂલ્ય પણ પેદા કર્યું છે. સઈદને ખરેખર શું અલગ પાડે છે તે કૃત્રિમ બુદ્ધિના ક્ષેત્રમાં જટિલ સમસ્યાઓનું નિરાકરણ કરવાની તેની ક્ષમતા છે. અલ્ગોરિધમ્સ અત્યંત અત્યાધુનિક છે, જે આપેલા કાર્યની જટિલતાને ધ્યાનમાં લીધા વિના ચોક્કસ પરિણામો આપે છે. સઈદની બહુમુખી પ્રતિભા તેને એપ્લિકેશન ક્ષેત્રોની વિશાળ શ્રેણીને આવરી લેવાની મંજૂરી આપે છે, જે ખાસ કરીને પ્રભાવશાળી છે.

નીલ અહમદે તેમની ઉચ્ચ સ્તરની વ્યાવસાયિકતા અને વિગતવાર ધ્યાનથી મારી અપેક્ષાઓ વટાવી દીધી. તેમની ઊંડી સમજણ અને ઝડપી પ્રતિભાવે તેમની સાથે કામ કરવાનું સરળ બનાવ્યું. ખૂબ જ ઝડપી ટર્નઅરાઉન્ડ અને ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળું કાર્ય—ખરેખર અદ્ભુત!

અમારા સહયોગ દરમિયાન નીલ ખરેખર વ્યાવસાયિક હતા. તેઓ મારી તરફથી કોઈપણ પ્રશ્નો અથવા નવી માંગણીઓ માટે હંમેશા ઉપલબ્ધ હતા અને તેમના પ્રતિભાવો હંમેશા સુપર ઝડપી હતા. તેમની વાતચીત, તેમની તકનીકી કુશળતા સાથે, એક મહાન પ્રોજેક્ટ તરફ દોરી ગઈ.

ફક્ત લૉગ ઇન કરેલા ગ્રાહકો કે જેમણે આ ઉત્પાદન ખરીદ્યું છે તેઓ જ સમીક્ષા આપી શકે છે.

શ્રેણીઓ

ઝિનર નીતિઓ

Deep Learning And Computer Vision Python Projects By Zinn Digital&Reg;

ફક્ત લૉગ ઇન કરેલા ગ્રાહકો કે જેમણે આ ઉત્પાદન ખરીદ્યું છે તેઓ જ સમીક્ષા આપી શકે છે.

વિકલ્પો અને ઓર્ડર

Zinn Hub એપ મેળવો

સૂચનાઓ · ઝડપી ઍક્સેસ · પૂર્ણ-સ્ક્રીન

તમારા બ્રાઉઝરમાં Share પર ટૅપ કરો

➜ પછી "Add to Home Screen" પર ટૅપ કરો