લંડન-આધારિત ML એન્જિનિયર દ્વારા તમારી ચોક્કસ પ્રોજેક્ટ આવશ્યકતાઓ અનુસાર બનાવવામાં આવેલ — ડેટા પ્રીપ્રોસેસિંગ અને મોડેલ બનાવવાથી લઈને માન્ય, ઑપ્ટિમાઇઝ્ડ કોડ સુધી — ઉત્પાદન-તૈયાર ડીપ લર્નિંગ સોલ્યુશન મેળવો.
હું PyTorch અને TensorFlow સાથે કસ્ટમ ડીપ લર્નિંગ મોડલ્સ બનાવીશ
તમારા ઉપયોગના કેસ માટે બનાવેલ અને દસ્તાવેજીકૃત એક સરળ, કાર્યરત ડીપ લર્નિંગ આર્કિટેક્ચર.
- તમારી સમસ્યા માટે સંશોધન અને આર્કિટેક્ચર પસંદગી
- ડેટા ક્લિનિંગ અને પ્રીપ્રોસેસિંગ
- ડીપ લર્નિંગ મોડેલ બનાવટ (CNN, RNN, LSTM, ટ્રાન્સફોર્મર, અથવા ક્લાસિકલ ML)
- સંપૂર્ણ સ્રોત કોડ વિતરિત
- મોડેલ દસ્તાવેજીકરણ શામેલ છે
- PyTorch અથવા TensorFlow — તમારી પસંદગી
સ્ટાર્ટરમાં બધું, ઉપરાંત મજબૂત પ્રદર્શન માટે મોડેલ માન્યતા, પરીક્ષણ અને ફાઇન-ટ્યુનિંગ.
- સ્ટાર્ટર ટિયરમાં સમાવિષ્ટ બધું
- મોડેલ માન્યતા અને હેલ્ડ-આઉટ ડેટા પર પરીક્ષણ
- સુધારેલ ચોકસાઈ અને સામાન્યીકરણ માટે ફાઇન-ટ્યૂનિંગ
- 2 પુનરાવર્તનોના રાઉન્ડ
- વર્ગીકરણ, ઑબ્જેક્ટ ડિટેક્શન, NLP અને સમય શ્રેણી કાર્યો માટે યોગ્ય
- માન્યતા પરીક્ષણમાંથી દસ્તાવેજીકૃત પરિણામો
સંપૂર્ણ એન્ડ-ટુ-એન્ડ સોલ્યુશન: માન્ય, ફાઇન-ટ્યુન કરેલ, મોનિટર કરેલ, ક્લાઉડ પર જમાવેલ અને API-ઇન્ટિગ્રેટેડ.
- સ્ટાન્ડર્ડ ટિયરમાં સમાવિષ્ટ બધું જ
- પ્રદર્શન મોનિટરિંગ સેટઅપ
- તાલીમ પામેલા મોડેલનું ક્લાઉડ ડિપ્લોયમેન્ટ
- API એકીકરણ જેથી તમારું મોડેલ લાઇવ આગાહીઓ આપી શકે
- 3 પુનરાવર્તનોના રાઉન્ડ
- ડેટાથી લઈને ડિપ્લોય કરેલા એન્ડપોઇન્ટ સુધીનું પ્રોડક્શન-રેડી ડિલિવરેબલ
કસ્ટમ ઑફરની વિનંતી કરો
કસ્ટમ ઑફરની વિનંતી કરવા માટે લોગ ઇન કરો
આ Zinner પાસેથી વ્યક્તિગત ઑફરની વિનંતી કરવા માટે મફત એકાઉન્ટ બનાવો અથવા લૉગ ઇન કરો.
લોગ ઇન / રજીસ્ટર કરોપૂર્વ-વેચાણ પ્રશ્ન પૂછો
પ્રશ્ન પૂછવા માટે લોગ ઇન કરો
પ્લેટફોર્મ સ્પામ ઘટાડવા માટે, પ્રી-સેલ સંદેશાઓ ફક્ત લૉગ-ઇન કરેલા વપરાશકર્તાઓ દ્વારા જ મોકલી શકાય છે.
આ Zinner ને સીધો મેસેજ કરવા માટે મફત એકાઉન્ટ બનાવો અથવા લોગ ઇન કરો.
લોગ ઇન / રજીસ્ટર કરોલોગ ઇન કરવું જરૂરી છે
આ Zinner ને મેસેજ કરવા માટે મફત એકાઉન્ટ બનાવો અથવા લોગ ઇન કરો.
લોગ ઇન / રજીસ્ટર કરોલોગ ઇન કરવું જરૂરી છે
વ્યક્તિગત ઑફરની વિનંતી કરવા માટે મફત એકાઉન્ટ બનાવો અથવા લૉગ ઇન કરો.
લોગ ઇન / રજીસ્ટર કરોએક નજરમાં
તમને નિર્ણય લેવામાં મદદ કરવા માટે આ સેવા વિશેની મુખ્ય વિગતો. Zinn Hub દ્વારા જનરેટ કરાયેલ, વિક્રેતા દ્વારા નહીં.
મૂલ્ય સ્થિતિ
આવરી લેવાયેલા ફ્રેમવર્ક્સ
કાર્ય કવરેજ
ડિપ્લોયમેન્ટ માટે તૈયાર
મોડેલ આર્કિટેક્ચર રેન્જ
તમને શું મળશે
સંપૂર્ણ વર્ણન
તમને ઇમેજ ક્લાસિફાયર, ઑબ્જેક્ટ ડિટેક્શન પાઇપલાઇન, ટાઇમ સિરીઝ ફોરકાસ્ટર અથવા નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ મોડેલની જરૂર હોય, આ સેવા તમારી સમસ્યાને ચોક્કસ રીતે અનુરૂપ સંપૂર્ણ, કાર્યરત ડીપ લર્નિંગ સોલ્યુશન પ્રદાન કરે છે — કોઈ સામાન્ય ટેમ્પલેટ નહીં.
તમે પડકાર લાવો છો; આ સેવા સંપૂર્ણ તકનીકી યાત્રાને સંભાળે છે: તમારા ડેટાને સમજવું, તેને સાફ કરવું અને પ્રીપ્રોસેસ કરવું, યોગ્ય આર્કિટેક્ચર પસંદ કરવું, PyTorch અથવા TensorFlow માં મોડેલ બનાવવું, અને સ્વચ્છ, દસ્તાવેજીકૃત સ્રોત કોડ પાછો આપવો જેનો તમે ખરેખર ઉપયોગ કરી શકો.
**બધા ટિયર્સમાં શું શામેલ છે**
દરેક ઓર્ડર તમારા ચોક્કસ ઉપયોગના કેસમાં કેન્દ્રિત સંશોધનથી શરૂ થાય છે, જે સુનિશ્ચિત કરે છે કે પસંદ કરેલ આર્કિટેક્ચર — ભલે તે CNN, RNN, LSTM, Transformer, અથવા ટ્રાન્સફર લર્નિંગ અભિગમ હોય — ખરેખર હેતુ માટે યોગ્ય છે. મોડેલ કોડની એક પણ લાઇન લખતા પહેલા તમારા ડેટાને કાળજીપૂર્વક પ્રીપ્રોસેસ કરવામાં આવે છે. તમને સ્પષ્ટ મોડેલ દસ્તાવેજીકરણ સાથે સંપૂર્ણ સ્રોત કોડ પ્રાપ્ત થાય છે, જેથી તમે બરાબર સમજી શકો કે શું બનાવવામાં આવ્યું છે અને શા માટે.
**ક્ષમતાની પહોળાઈ**
આ સેવા ડીપ લર્નિંગ કાર્યોની વિશાળ શ્રેણીને આવરી લે છે: ઇમેજ વર્ગીકરણ, ઑબ્જેક્ટ ડિટેક્શન (RCNN વેરિઅન્ટ્સ અને ફાસ્ટર RCNN સહિત), ઇમેજ સેગ્મેન્ટેશન, ટાઇમ સિરીઝ ફોરકાસ્ટિંગ અને NLP. ક્લાસિકલ મશીન લર્નિંગ મોડેલ્સ — લોજિસ્ટિક રિગ્રેશન, ડિસિઝન ટ્રી, રેન્ડમ ફોરેસ્ટ્સ, SVM, XGBoost, LightGBM — પણ ઉપલબ્ધ છે જ્યાં તેઓ કાર્ય માટે યોગ્ય સાધન છે. વિનંતી પર કસ્ટમ આર્કિટેક્ચર્સનો અવકાશ કરી શકાય છે.
**વ્યાપ વધારવો**
સ્ટાન્ડર્ડ ટિયર ફાઇન-ટ્યુનિંગની સાથે મોડેલ વેલિડેશન અને ટેસ્ટિંગ ઉમેરે છે, જે તમને એક મોડેલ આપે છે જેનું હેલ્ડ-આઉટ ડેટા સામે સખત મૂલ્યાંકન કરવામાં આવ્યું છે અને મજબૂત પ્રદર્શન માટે ટ્યુન કરવામાં આવ્યું છે. એડવાન્સ્ડ ટિયર હજુ પણ આગળ વધે છે: પર્ફોર્મન્સ મોનિટરિંગ, ક્લાઉડ ડિપ્લોયમેન્ટ અને API ઇન્ટિગ્રેશન શામેલ છે, જે એક મોડેલ પ્રદાન કરે છે જે ફક્ત તાલીમ પામેલું નથી પરંતુ લાઇવ વાતાવરણમાં આગાહીઓ પ્રદાન કરવા માટે ખરેખર તૈયાર છે.
**આ કોના માટે છે**
આ સેવા AI-સંચાલિત ઉત્પાદન સુવિધા બનાવતા સ્ટાર્ટઅપ્સ, જાણીતી આર્કિટેક્ચરના વિશ્વસનીય અમલીકરણની જરૂર હોય તેવા સંશોધકો, ડેટા ધરાવતી પરંતુ ડીપ લર્નિંગ એન્જિનિયરિંગ બેન્ડવિડ્થનો અભાવ ધરાવતી ડેટા ટીમો અને મશીન લર્નિંગ કોઈ ચોક્કસ પ્રક્રિયાને સ્વચાલિત અથવા સુધારી શકે છે કે કેમ તે શોધતા વ્યવસાયોને અનુકૂળ છે.
**આ વિક્રેતા સાથે શા માટે કામ કરવું**
લંડન, ઇંગ્લેન્ડમાં સ્થિત, Zinn Digital અદ્યતન ડીપ લર્નિંગ તકનીકોમાં નિપુણતા લાવે છે અને સ્પષ્ટ સંચાર અને સમયસર ડિલિવરી માટે પ્રતિબદ્ધ છે. દરેક પ્રોજેક્ટને કસ્ટમાઇઝ્ડ અભિગમ મળે છે — આર્કિટેક્ચર, પ્રીપ્રોસેસિંગ પાઇપલાઇન અને દસ્તાવેજીકરણ તમારા ડેટા અને તમારા ધ્યેય અનુસાર આકાર પામે છે, અગાઉની નોકરીમાંથી રિસાયકલ કરવામાં આવતું નથી. ઉપયોગમાં લેવાતા સાધનોમાં Jupyter Notebook, Google Colab, PyCharm, Visual Studio Code, Docker, RoboFlow, GitHub અને Anaconda શામેલ છે, જે વ્યાવસાયિક, પુનરાવર્તનક્ષમ અને પોર્ટેબલ ડિલિવરેબલ્સ સુનિશ્ચિત કરે છે.
તમારા પ્રોજેક્ટ વિગતો સાથે ઓર્ડર ચેટ દ્વારા સંપર્ક કરો અને ચાલો શરૂ કરીએ.
Zinner ગુણવત્તા ગેરંટી
પ્લેટફોર્મમાં જોડાતા પહેલા દરેક Zinnerની સમીક્ષા કરવામાં આવે છે અને તેને મંજૂર કરવામાં આવે છે.
બધી સેવાઓ અમારી ગુણવત્તા ખાતરી પ્રતિબદ્ધતા દ્વારા સમર્થિત છે.
તમે ડિલિવર કરેલા કામને મંજૂર ન કરો ત્યાં સુધી તમારી ચુકવણી સુરક્ષિત છે.
પેકેજોની તુલના કરો
| લક્ષણ | સ્ટાર્ટર | માનક | અદ્યતન |
|---|---|---|---|
| ડિલિવરી સમય | 2 દિવસો | 4 દિવસો | 7 દિવસો |
| પુનરાવર્તનો | 1 | 2 | 3 |
| તમારી સમસ્યા માટે સંશોધન અને આર્કિટેક્ચર પસંદગી | ✓ | ✕ | ✕ |
| ડેટા ક્લિનિંગ અને પ્રીપ્રોસેસિંગ | ✓ | ✕ | ✕ |
| ડીપ લર્નિંગ મોડેલ બનાવટ (CNN, RNN, LSTM, Transformer, અથવા ક્લાસિકલ ML) | ✓ | ✕ | ✕ |
| સંપૂર્ણ સ્રોત કોડ વિતરિત | ✓ | ✕ | ✕ |
| મોડેલ દસ્તાવેજીકરણ શામેલ છે | ✓ | ✕ | ✕ |
| PyTorch અથવા TensorFlow — તમારી પસંદગી | ✓ | ✕ | ✕ |
| સ્ટાર્ટર ટિયરમાં સામેલ બધું | ✕ | ✓ | ✕ |
| હેલ્ડ-આઉટ ડેટા પર મોડેલ માન્યતા અને પરીક્ષણ | ✕ | ✓ | ✕ |
| સુધારેલી ચોકસાઈ અને સામાન્યીકરણ માટે ફાઇન-ટ્યુનિંગ | ✕ | ✓ | ✕ |
| પુનરાવર્તનોના 2 રાઉન્ડ | ✕ | ✓ | ✕ |
| વર્ગીકરણ, ઑબ્જેક્ટ ડિટેક્શન, NLP અને સમય શ્રેણી કાર્યો માટે યોગ્ય | ✕ | ✓ | ✕ |
| માન્યતા પરીક્ષણમાંથી દસ્તાવેજીકૃત પરિણામો | ✕ | ✓ | ✕ |
| સ્ટાન્ડર્ડ ટિયરમાં સમાવિષ્ટ બધું | ✕ | ✕ | ✓ |
| પ્રદર્શન મોનિટરિંગ સેટઅપ | ✕ | ✕ | ✓ |
| તાલીમ પામેલા મોડેલનું ક્લાઉડ ડિપ્લોયમેન્ટ | ✕ | ✕ | ✓ |
| API એકીકરણ જેથી તમારું મોડેલ લાઇવ આગાહીઓ આપી શકે | ✕ | ✕ | ✓ |
| પુનરાવર્તનોના 3 રાઉન્ડ | ✕ | ✕ | ✓ |
| ડેટાથી લઈને જમા કરાયેલા એન્ડપોઇન્ટ સુધીનું ઉત્પાદન-તૈયાર ડિલિવરેબલ | ✕ | ✕ | ✓ |
પોર્ટફોલિયો
આ Zinn સંબંધિત વિક્રેતાના કાર્યના ઉદાહરણો.
PyTorch અને TensorFlow સાથે કસ્ટમ ડીપ લર્નિંગ મોડલ્સ બનાવો
PyTorch અને TensorFlow સાથે કસ્ટમ ડીપ લર્નિંગ મોડલ્સ બનાવો
વધારાની માહિતી
હું ઉપયોગ કરું છું તે સાધનો
માટે પરફેક્ટ
મારી પ્રક્રિયા
વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્નો
કૃપા કરીને તમારો ડેટાસેટ (અથવા તેનું વર્ણન), તમે જે સમસ્યા હલ કરવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યા છો તેનું સ્પષ્ટ સમજૂતી, અને કોઈપણ અવરોધો અથવા પસંદગીઓ — જેમ કે પસંદગીનું ફ્રેમવર્ક (PyTorch અથવા TensorFlow), લક્ષ્ય ચોકસાઈ, અથવા જમાવટ વાતાવરણ શેર કરો. તમે જેટલો વધુ સંદર્ભ પ્રદાન કરશો, તેટલો વધુ ચોક્કસ રીતે ઉકેલ તૈયાર કરી શકાય છે.
તે બરાબર છે. તમે તમારા ડેટા સ્ટોરેજ (જેમ કે Google Drive, S3 બકેટ અથવા Kaggle ડેટાસેટ) ની લિંક ઓર્ડર ચેટ દ્વારા શેર કરી શકો છો. જો તમારા ડેટાસેટને ખાસ હેન્ડલિંગની જરૂર હોય, તો ફક્ત સેટઅપનું વર્ણન કરો અને કામ શરૂ કરતા પહેલા તેની ચર્ચા કરી શકાય છે.
PyTorch અને TensorFlow બંને સંપૂર્ણપણે સપોર્ટેડ છે. જો તમને કોઈ પસંદગી ન હોય, તો તમારા ચોક્કસ કાર્ય માટે સૌથી યોગ્ય ફ્રેમવર્કની ભલામણ કરવામાં આવશે.
આ સેવા ઇમેજ ક્લાસિફિકેશન, ઑબ્જેક્ટ ડિટેક્શન (RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN, અને Mask RCNN સહિત), ઇમેજ સેગ્મેન્ટેશન, ટાઇમ સિરીઝ ફોરકાસ્ટિંગ અને NLP ને આવરી લે છે. રેન્ડમ ફોરેસ્ટ, XGBoost, LightGBM અને SVMs જેવા ક્લાસિકલ મોડલ્સ પણ ઉપલબ્ધ છે. વધુ વિશિષ્ટ જરૂરિયાતો માટે કસ્ટમ આર્કિટેક્ચરની ચર્ચા કરી શકાય છે.
દસ્તાવેજીકરણ પસંદ કરેલ આર્કિટેક્ચર અને તેની પાછળનો તર્ક, લાગુ કરાયેલા પ્રીપ્રોસેસિંગ પગલાં, મુખ્ય હાઇપરપેરામીટર્સ, કોડ ચલાવવા માટેની સૂચનાઓ અને આઉટપુટની સમજૂતીને આવરી લે છે. તે એવી રીતે લખાયેલું છે કે જે ટેકનિકલી સાક્ષર સહકર્મીએ મોડેલ બનાવ્યું ન હોય તે તેને સમજી અને વિસ્તૃત કરી શકે.
પુનરાવર્તનો મૂળ રીતે સંમત થયેલા અવકાશમાં સુધારાઓ અથવા સુધારાઓને લાગુ પડે છે — ઉદાહરણ તરીકે, હાઇપરપેરામીટર્સને સમાયોજિત કરવા, બગ્સને ઠીક કરવા અથવા તમારા પ્રતિસાદના આધારે પ્રીપ્રોસેસિંગ પાઇપલાઇનમાં સુધારો કરવો. અવકાશમાં નોંધપાત્ર ફેરફાર કરતી વિનંતીઓ (દા.ત. સંપૂર્ણપણે અલગ કાર્ય પ્રકાર પર સ્વિચ કરવું) માટે અલગ ઓર્ડરની જરૂર પડી શકે છે.
હા. વિતરિત સ્રોત કોડ તમારા પોતાના પ્રોજેક્ટ્સ માટે ઉપયોગ કરવા, સુધારવા અને જમાવવા માટે તમારો છે. આ સેવા માટે કોઈ ચાલુ લાઇસન્સ ફી અથવા એટ્રિબ્યુશનની જરૂર નથી.
તમને Python સોર્સ ફાઇલો અને/અથવા Jupyter નોટબુક, તેમજ કોઈપણ સાચવેલા મોડેલ વેઇટ્સ અને ડોક્યુમેન્ટેશન ફાઇલ પ્રાપ્ત થશે. બધું ઓર્ડર મેનેજર દ્વારા શેર કરવામાં આવે છે. જો કોઈ ચોક્કસ ફોર્મેટની જરૂર હોય, તો કૃપા કરીને તમારો ઓર્ડર આપતી વખતે તેનો ઉલ્લેખ કરો.
ગ્રાહક સમીક્ષાઓ
અમારા ગ્રાહકો આ Zinn વિશે શું કહે છે તે જુઓ
ખૂબ જ મહાન શિક્ષક હું તેમને ખૂબ ભલામણ કરું છું
શ્રેષ્ઠ, ખૂબ જ જવાબદાર, આદરણીય અને પ્રતિભાવશીલ. વિશ્વાસપાત્ર!
મહમુદુન નબીએ ડેટા સાયન્સ અને ML માં ઉત્તમ સેવા આપી, બધી અપેક્ષાઓ વટાવી દીધી. તેમનો વ્યાવસાયિકતા સક્રિય સંચાર અને ઝડપી પ્રતિભાવ સાથે ચમકી ઉઠી, સમયસર ડિલિવરી સુનિશ્ચિત કરી. તેમની સાથે કામ કરવાની ખૂબ ભલામણ કરું છું!
આભાર, મહમુદુન નબી! તમે મારી કમ્પ્યુટર વિઝન સમસ્યા હલ કરી અને ભવિષ્યમાં તે કેવી રીતે કરવું તે શીખવવા માટે તમે અપેક્ષા કરતાં પણ વધુ કર્યું! ખૂબ જ જાણકાર, સુપર ક્વિક કમ્યુનિકેશન્સ અને સુપર ક્વિક ડિલિવરી. પરિણામોથી ખૂબ જ ખુશ છું.
ફક્ત લૉગ ઇન કરેલા ગ્રાહકો કે જેમણે આ ઉત્પાદન ખરીદ્યું છે તેઓ જ સમીક્ષા આપી શકે છે.
