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.

એલ્ગોરિધમ કવરેજ

6+ ML ક્લાસિફાયર
લોજિસ્ટિક રીગ્રેસન, નેઇવ બેયસ, ડિસિઝન ટ્રીઝ, રેન્ડમ ફોરેસ્ટ, ગ્રેડિયન્ટ બૂસ્ટિંગ અને ન્યુરલ નેટવર્ક્સનો સમાવેશ થાય છે — તમારા ડેટા માટે શ્રેષ્ઠ-ફિટ મોડેલની પસંદગીને મંજૂરી આપે છે.

ટેક સ્ટેક

પાયથોન · સાઇકિટ-લર્ન · ટેન્સરફ્લો
ઉદ્યોગ-માનક લાઇબ્રેરીઓ જેમ કે Pandas, Scikit-learn અને TensorFlow પર બનેલ છે, જે પુનરાવર્તિત અને ઉત્પાદન-તૈયાર આઉટપુટ સુનિશ્ચિત કરે છે.

ડિલિવરી સમય

3 દિવસો
પ્રીપ્રોસેસિંગ અને ફીચર સિલેક્શનથી લઈને મોડેલ તાલીમ, પરીક્ષણ અને પરિણામોના અર્થઘટન સુધીની સંપૂર્ણ પાઇપલાઇન 3 દિવસમાં વિતરિત કરવામાં આવે છે.

ડેટા આવશ્યકતા

ફક્ત કોષ્ટક ડેટાસેટ્સ
આ સેવા ખાસ કરીને વ્યાખ્યાયિત લક્ષ્ય ચલ સાથેના સંરચિત કોષ્ટક ડેટા માટે બનાવવામાં આવી છે — જે ચર્ન, છેતરપિંડી અથવા જોખમ સ્કોરિંગ જેવી વ્યવસાય વર્ગીકરણ સમસ્યાઓ માટે આદર્શ છે.

તમને શું મળશે

ફોર્મેટ્સ:
ડિજિટલ ફાઇલો
લેખિત અહેવાલ
સ્રોત ફાઇલો
ડિલિવરી પદ્ધતિ:
ઓર્ડર મેનેજર
નોંધો: ડિલિવરેબલ્સ સીધા ઓર્ડર મેનેજર દ્વારા અપલોડ કરવામાં આવે છે. તમને તમારા પ્રશિક્ષિત મોડેલ આઉટપુટ અને પરિણામોનું અર્થઘટન ડિજિટલ ફાઇલો તરીકે પ્રાપ્ત થશે. એડવાન્સ્ડ ટિયર અને લેખિત રિપોર્ટ એડ-ઓનમાં ટિપ્પણી કરેલ Python સોર્સ કોડ શામેલ છે. બધી ફાઇલો સ્પષ્ટપણે લેબલ થયેલ છે અને તારણો અને મોડેલ પ્રદર્શન મેટ્રિક્સના સારાંશ સાથે છે.

સંપૂર્ણ વર્ણન

જો તમારો વ્યવસાય ટેબ્યુલર ડેટા પર આધારિત હોય અને તમારે પરિણામોની આગાહી કરવાની જરૂર હોય — ગ્રાહક ચર્ન, રોગ વર્ગીકરણ, છેતરપિંડી શોધ, લીડ સ્કોરિંગ, અથવા અન્ય કોઈ કેટેગરી-આધારિત લક્ષ્ય — તો યોગ્ય રીતે બનાવેલ મશીન લર્નિંગ વર્ગીકરણ મોડેલ તે કાચા ડેટાને વિશ્વસનીય, કાર્યક્ષમ આગાહીઓમાં રૂપાંતરિત કરે છે.

Zinn Digital એ લંડન સ્થિત ડેટા સાયન્સ ટીમ છે જે પાયથોનમાં વર્ગીકરણ સોલ્યુશન્સ પહોંચાડવાનો વ્યાપક વ્યવહારુ અનુભવ ધરાવે છે. અમે અવ્યવસ્થિત કાચા ડેટાથી લઈને સ્વચ્છ, સુવ્યવસ્થિત મોડેલ સુધીની સંપૂર્ણ પાઇપલાઇનનું સંચાલન કરીએ છીએ જેના પર તમે ખરેખર વિશ્વાસ કરી શકો અને તેનો ઉપયોગ કરી શકો.

અમે તમારા માટે બરાબર શું કરીએ છીએ તે અહીં છે:

અમે સંપૂર્ણ ડેટા પ્રીપ્રોસેસિંગથી શરૂઆત કરીએ છીએ — ગુમ થયેલ મૂલ્યોને હેન્ડલ કરવા, કેટેગરીકલ વેરિયેબલ્સને એન્કોડ કરવા, ફીચર્સને સ્કેલ કરવા અને ક્લાસ અસંતુલનની સમસ્યાઓનું નિરાકરણ લાવવું જે અન્યથા તમારા મોડેલના પ્રદર્શનને વિકૃત કરશે. આગળ, અમે સચોટ ફીચર સિલેક્શન કરીએ છીએ જેથી એવા વેરિયેબલ્સને ઓળખી શકાય જે ખરેખર અનુમાનિત શક્તિને વેગ આપે છે, અને મોડેલની જટિલતાને વધારતા અવાજને દૂર કરીએ છીએ જે ચોકસાઈમાં સુધારો કરતો નથી.

સ્વચ્છ ડેટાસેટ સ્થાપિત થયા પછી, અમે તમારી સમસ્યા માટે શ્રેષ્ઠ અનુકૂળ બહુવિધ વર્ગીકરણ અલ્ગોરિધમ્સનું મૂલ્યાંકન અને તુલના કરીએ છીએ. અમારી ટૂલકિટ લોજિસ્ટિક રિગ્રેશન, નાઇવ બેયસ, ડિસિઝન ટ્રી અલ્ગોરિધમ્સ, રેન્ડમ ફોરેસ્ટ, ગ્રેડિયન્ટ બૂસ્ટિંગ અને ન્યુરલ નેટવર્ક્સને આવરી લે છે, જે અમને તમારા ડેટાની લાક્ષણિકતાઓ સાથે યોગ્ય અભિગમને મેચ કરવા માટે વિશાળતા આપે છે. અમે મજબૂત માન્યતા પ્રથાઓનો ઉપયોગ કરીને પસંદ કરેલા મોડેલને તાલીમ આપીએ છીએ અને તેનું પરીક્ષણ કરીએ છીએ જેથી પ્રદર્શનના આંકડા ઓવરફિટિંગને બદલે વાસ્તવિક-વિશ્વના વર્તનને પ્રતિબિંબિત કરે.

છેલ્લે, અમે પરિણામોનું સ્પષ્ટપણે અર્થઘટન કરીએ છીએ — મોડેલ તમને શું કહી રહ્યું છે, તે કેટલું આત્મવિશ્વાસ ધરાવે છે, અને તમારા ચોક્કસ ઉપયોગના કિસ્સામાં પરિણામોનો અર્થ શું છે તે સમજાવીએ છીએ.

અમે જે ટૂલ્સ અને લાઇબ્રેરીઓ સાથે કામ કરીએ છીએ: Python, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, અને ઉપર સૂચિબદ્ધ મશીન લર્નિંગ તકનીકોનો સંપૂર્ણ સ્યુટ.

આ સેવા ડેટા વિશ્લેષકો, પ્રોડક્ટ ટીમો, સંશોધકો અને વ્યવસાય માલિકો માટે આદર્શ છે જેમની પાસે લેબલવાળો ડેટાસેટ છે અને તેમને શરૂઆતથી ડેટા સાયન્સ શીખ્યા વિના વ્યાવસાયિક રીતે બનાવવામાં આવેલ વિશ્વસનીય વર્ગીકરણ મોડેલની જરૂર છે.

અમે લંડનમાં સ્થિત છીએ અને Zinn Hub ની ઓર્ડર સિસ્ટમ દ્વારા કામ કરીએ છીએ. એકવાર તમે તમારો ઓર્ડર આપો, પછી ફક્ત તમારો ડેટાસેટ અને કોઈપણ સંબંધિત પ્રોજેક્ટ સંદર્ભ શેર કરો. જો અમને સ્પષ્ટતાની જરૂર પડશે, તો અમે ઓર્ડર ચેટ દ્વારા તરત જ સંપર્ક કરીશું.

તમારા કાર્યક્ષેત્રને અનુરૂપ ટિયર પસંદ કરો, અને ચાલો અમે તમારા ડેટાને નિર્ણયોમાં રૂપાંતરિત કરીએ.

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

લક્ષણઆવશ્યકવ્યાવસાયિકઅદ્યતન
ડિલિવરી સમય3 દિવસો5 દિવસો9 દિવસો
પુનરાવર્તનો123
ડેટા પ્રીપ્રોસેસિંગ (ગુમ થયેલ મૂલ્યો, એન્કોડિંગ, સ્કેલિંગ)✓✕✕
અનુમાનિત ચલોને ઓળખવા માટે સુવિધા પસંદગી✓✕✕
એક જ શ્રેષ્ઠ વર્ગીકરણ મોડેલ તાલીમબદ્ધ અને પરીક્ષણ કરાયેલ✓✕✕
મોડેલ પ્રદર્શન મૂલ્યાંકન અને પરિણામોનું અર્થઘટન✓✕✕
Pandas અને Scikit-learn નો ઉપયોગ કરીને Python-આધારિત ડિલિવરી✓✕✕
તમારા ડેટા માટે સૌથી યોગ્ય અલ્ગોરિધમનો અભ્યાસ✓✕✕
આવશ્યક બધું✕✓✕
બહુવિધ વર્ગીકરણ અલ્ગોરિધમ્સની સરખામણી (દા.ત. રેન્ડમ ફોરેસ્ટ, ગ્રેડિયન્ટ બૂસ્ટિંગ, ન્યુરલ નેટવર્ક)✕✓✕
ઑપ્ટિમાઇઝ મોડેલ ચોકસાઈ માટે હાઇપરપેરામીટર ટ્યુનિંગ✕✓✕
જ્યાં જરૂરી હોય ત્યાં ક્લાસ અસંતુલન હેન્ડલિંગ✕✓✕
ફીચર મહત્વની આંતરદૃષ્ટિ સાથે વિસ્તૃત અર્થઘટન✕✓✕
જરૂર મુજબ Scikit-learn અને TensorFlow નો ઉપયોગ કરીને Python કોડ✕✓✕
પ્રોફેશનલમાં બધું✕✕✓
એન્સેમ્બલ અને અદ્યતન ન્યુરલ નેટવર્ક મોડેલોનું મૂલ્યાંકન કરવામાં આવ્યું✕✕✓
ક્રોસ-વેલિડેશન અને મજબૂત ટ્રેન/ટેસ્ટ પદ્ધતિ✕✕✓
પદ્ધતિ, તારણો અને ભલામણોનો વિગતવાર લેખિત અહેવાલ✕✕✓
સંપૂર્ણ ટિપ્પણી કરેલ પાયથોન કોડ અને સ્રોત ફાઇલો વિતરિત✕✕✓
ઓર્ડર ચેટ દ્વારા ગાઢ સહયોગ સાથે પ્રાથમિકતા ઓર્ડર હેન્ડલિંગ✕✕✓

પોર્ટફોલિયો

આ Zinn સંબંધિત વિક્રેતાના કાર્યના ઉદાહરણો.

તમારા ડેટાસેટ માટે પાયથોન ML વર્ગીકરણ મોડેલ બનાવો

તમારા ડેટાસેટ માટે પાયથોન ML વર્ગીકરણ મોડેલ બનાવો

વધારાની માહિતી

હું ઉપયોગ કરું છું તે સાધનો

પ્રોગ્રામિંગ ભાષા:Python
કોર લાઇબ્રેરીઓ:Pandas, Scikit-learn, TensorFlow
ઉપલબ્ધ અલ્ગોરિધમ્સ:લોજિસ્ટિક રિગ્રેશન, નિષ્કપટ બેયસ, ડિસિઝન ટ્રીઝ, રેન્ડમ ફોરેસ્ટ, ગ્રેડિયન્ટ બૂસ્ટિંગ, ન્યુરલ નેટવર્ક્સ

માટે પરફેક્ટ

આદર્શ ગ્રાહકો:લેબલવાળા ટેબ્યુલર ડેટાવાળા વ્યવસાય માલિકો, આગાહી મોડેલોની જરૂરિયાતવાળા સંશોધકો, તૈયાર-બિલ્ટ ML પાઇપલાઇનની જરૂરિયાતવાળા ડેટા વિશ્લેષકો, તેમના વર્કફ્લોમાં વર્ગીકરણને એકીકૃત કરતી પ્રોડક્ટ ટીમો
સામાન્ય ઉપયોગના કિસ્સાઓ:ગ્રાહક ચર્ન આગાહી, છેતરપિંડી શોધ, તબીબી અથવા ક્લિનિકલ વર્ગીકરણ, લીડ સ્કોરિંગ, જોખમ વર્ગીકરણ

મારી પ્રક્રિયા

સ્ટેપ-બાય-સ્ટેપ વર્કફ્લો:1. ઓર્ડર મેનેજર દ્વારા ડેટાસેટ અને પ્રોજેક્ટ બ્રીફ મેળવો, 2. ડેટા પ્રીપ્રોસેસિંગ — ક્લિનિંગ, એન્કોડિંગ, સ્કેલિંગ, 3. ખરેખર અનુમાનિત ચલોને ઓળખવા માટે ફીચર સિલેક્શન, 4. અલ્ગોરિધમ મૂલ્યાંકન અને મોડેલ તાલીમ, 5. પરીક્ષણ, માન્યતા અને પ્રદર્શન માપન, 6. પરિણામોનું સ્પષ્ટ અર્થઘટન સાથે પરિણામો પહોંચાડો

વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્નો

CSV અથવા Excel ફાઇલ શ્રેષ્ઠ કામ કરે છે. તમારો ડેટાસેટ કોષ્ટક (પંક્તિઓ અને કૉલમ) હોવો જોઈએ જેમાં સ્પષ્ટ રીતે વ્યાખ્યાયિત લક્ષ્ય કૉલમ હોય — જે ચલ તમે મોડેલને આગાહી કરવા માંગો છો. જો તમારો ડેટા અલગ ફોર્મેટમાં હોય, તો ઓર્ડરની આવશ્યકતાઓમાં તેનો ઉલ્લેખ કરો અને અમે સલાહ આપીશું.

આ પરિસ્થિતિઓને હેન્ડલ કરવા માટે દરેક સ્તરમાં ડેટા પ્રીપ્રોસેસિંગ શામેલ છે. અમે પાઇપલાઇનના ભાગ રૂપે ગુમ થયેલ મૂલ્યો, આઉટલાયર્સ અને ઓછા નમૂનાના કદને સંબોધિત કરીએ છીએ. જો તમારો ડેટાસેટ વિશ્વસનીય મોડેલ બનાવવા માટે ખૂબ મર્યાદિત હોય, તો અમે આગળ વધતા પહેલા તમને પ્રામાણિકપણે જણાવીશું.

તે તમારા ડેટા અને સમસ્યાના પ્રકાર પર આધાર રાખે છે. અમે લોજિસ્ટિક રિગ્રેશન, નાઇવ બેયસ, ડિસિઝન ટ્રી, રેન્ડમ ફોરેસ્ટ, ગ્રેડિયન્ટ બૂસ્ટિંગ અને ન્યુરલ નેટવર્ક્સમાંથી ઉમેદવારોનું મૂલ્યાંકન કરીએ છીએ, પછી તમારા ચોક્કસ ડેટાસેટ પર શ્રેષ્ઠ પ્રદર્શન કરનાર અભિગમ પસંદ કરીએ છીએ — અથવા તેને જોડીએ છીએ.

આવશ્યક સ્તરમાં તાલીમ પામેલ મોડેલ અને અર્થઘટન સાથેના પરિણામો શામેલ છે. અદ્યતન સ્તરમાં સંપૂર્ણ ટિપ્પણી કરેલી Python સ્રોત ફાઇલો શામેલ છે. જો તમને નીચલા સ્તરે સ્રોત કોડની જરૂર હોય, તો લેખિત સારાંશ રિપોર્ટ અને સ્રોત ફાઇલો એડ-ઓન ઉમેરો અથવા અદ્યતન પર અપગ્રેડ કરો.

એક પુનરાવર્તન ડિલિવરી પછી તમે પ્રદાન કરો છો તે પ્રતિસાદના આધારે મોડેલ અથવા વિશ્લેષણમાં ગોઠવણોને આવરી લે છે — ઉદાહરણ તરીકે, એક અલગ અલ્ગોરિધમનો પ્રયાસ કરવો, લક્ષ્ય ચલને સમાયોજિત કરવું અથવા સુવિધા પસંદગીને સુધારવી. તે સંપૂર્ણપણે નવો ડેટાસેટ અથવા મૂળભૂત રીતે અલગ પ્રોજેક્ટ સ્કોપ સપ્લાય કરતું નથી.

એકવાર તમારો ઓર્ડર મૂકવામાં આવે, પછી તમારા ડેટાસેટને સીધા ઓર્ડર મેનેજર દ્વારા અપલોડ કરો. કૃપા કરીને પ્રોજેક્ટ વિશેનો કોઈપણ સંબંધિત સંદર્ભ — તમે શું આગાહી કરવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યા છો અને કોઈપણ ડોમેન જ્ઞાન જે મદદ કરી શકે છે — જરૂરિયાતોના ક્ષેત્રમાં શામેલ કરો.

હા — અમે બાઈનરી વર્ગીકરણ (બે પરિણામ શ્રેણીઓ) અને મલ્ટી-ક્લાસ વર્ગીકરણ (ત્રણ કે તેથી વધુ શ્રેણીઓ) બંને સાથે કામ કરીએ છીએ. તમારી જરૂરિયાતો સબમિટ કરતી વખતે ફક્ત તમારા લક્ષ્ય ચલનું 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

નીલ તેના કામમાં અતિ કુશળ છે અને હંમેશા સમયસર ડિલિવરી કરે છે. તે સતત વધારાનો પ્રયાસ કરે છે, નાનામાં નાની વિગતો પર પણ ધ્યાન આપે છે. તેની સમર્પણ અને કાર્ય નીતિ તે જે કંઈ પણ કરે છે તેમાં સ્પષ્ટપણે દેખાય છે, અને તે સ્પષ્ટ છે કે તે ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા પરિણામો ઉત્પન્ન કરવામાં ગર્વ અનુભવે છે. હું નીલની ખૂબ ભલામણ કરું છું—તે એક સાચો વ્યાવસાયિક છે જેના પર કામ યોગ્ય રીતે કરાવવા માટે વિશ્વાસ કરી શકાય છે.

તેમની સાથે કામ કરવું ઉત્તમ છે; તેમણે કાર્ય પૂર્ણ કરવા માટે અપેક્ષા કરતાં વધુ પ્રયત્નો કર્યા.

કામ સારી રીતે થયું.

મહાન કામ!

નીલ ખાન સાથે કામ કરવું એ એક સંપૂર્ણ આનંદ હતો! તેમની વ્યાવસાયિકતા અને વિગતવાર ધ્યાન ખરેખર અપેક્ષાઓ કરતાં વધી ગયું, દરેક ડિલિવરેબલ ચોક્કસ હતું તેની ખાતરી કરી. તેમણે ડેટા સાયન્સ અને ML માં મુખ્ય ખ્યાલોની ઊંડી સમજણ દર્શાવી એટલું જ નહીં, પરંતુ તેમનો સહકાર અને સમયસર ડિલિવરીનો સ્તર સમગ્ર પ્રક્રિયાને સરળ અને કાર્યક્ષમ બનાવ્યો. ખૂબ ભલામણ કરું છું!

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

શ્રેણીઓ

ઝિનર નીતિઓ

Python Machine Learning Classification Analysis 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