તમારા સંક્ષિપ્તમાં વિતરિત સ્વચ્છ સ્રોત કોડ, સંપૂર્ણ દસ્તાવેજીકરણ અને માન્ય પરિણામો સાથે Python માં બનેલું એક અનુરૂપ નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ સોલ્યુશન — ભાવના વિશ્લેષણ, ટેક્સ્ટ વર્ગીકરણ, NER, વિષય મોડેલિંગ અથવા ચેટબોટ મેળવો.
હું તમારા ડેટા માટે Python માં કસ્ટમ NLP સોલ્યુશન બનાવીશ
નાનાથી મધ્યમ ડેટાસેટ પર એક જ, સુ-નિર્ધારિત કાર્ય માટે કેન્દ્રિત NLP સોલ્યુશન — સંપૂર્ણ સ્રોત કોડ અને દસ્તાવેજીકરણ શામેલ છે.
- નાનાથી મધ્યમ ડેટાસેટ પર એક NLP કાર્ય (દા.ત. ભાવના વિશ્લેષણ, વર્ગીકરણ, NER) (લગભગ 10k રેકોર્ડ સુધી)
- તમારા ચોક્કસ ઉપયોગના કેસ માટે સંશોધન અને પ્રોજેક્ટ સ્કોપિંગ
- ડેટા પ્રીપ્રોસેસિંગ અને ફીચર એન્જિનિયરિંગ
- કસ્ટમ મોડેલ બનાવટ, માન્યતા અને પરીક્ષણ
- પ્રદર્શન મોનિટરિંગ અને ફાઇન-ટ્યુનિંગ
- સંપૂર્ણ એનોટેટેડ સ્રોત કોડ અને મોડેલ દસ્તાવેજીકરણ
ક્લાઉડ ડિપ્લોયમેન્ટ સાથે વધુ જટિલ અથવા મોટા પાયે NLP પાઇપલાઇન — જ્યારે તમને લાઇવ, સુલભ મોડેલની જરૂર હોય ત્યારે આદર્શ.
- મલ્ટી-ટાસ્ક અથવા મોટા-સ્કોપ NLP પાઇપલાઇન (લગભગ ~50k રેકોર્ડ્સ અથવા સંયુક્ત કાર્યો સુધી)
- બધા સ્ટાર્ટર ડિલિવરેબલ્સ: સંશોધન, પ્રીપ્રોસેસિંગ, મોડેલ બનાવટ, માન્યતા, ફાઇન-ટ્યુનિંગ
- તાલીમ પામેલા મોડેલનું હોસ્ટ કરેલા વાતાવરણમાં ક્લાઉડ ડિપ્લોયમેન્ટ
- પ્રદર્શન મોનિટરિંગ અને પોસ્ટ-ડિપ્લોયમેન્ટ માન્યતા
- સંપૂર્ણ એનોટેટેડ સ્રોત કોડ અને વ્યાપક મોડેલ દસ્તાવેજીકરણ
- સમગ્ર પ્રોજેક્ટ દરમિયાન ચેટ સપોર્ટનો ઓર્ડર આપો
ક્લાઉડ ડિપ્લોયમેન્ટ અને પ્રોડક્શન-રેડી API ઇન્ટિગ્રેશન સાથે એન્ડ-ટુ-એન્ડ NLP ડેવલપમેન્ટ — તમારી એપ્લિકેશન સીધા મોડેલને કૉલ કરે છે.
- પૂર્ણ-સ્કેલ NLP સોલ્યુશન (જટિલ પાઇપલાઇન્સ, મોટા ડેટાસેટ્સ, અથવા બહુવિધ સંકલિત કાર્યો)
- તમામ વ્યાવસાયિક ડિલિવરેબલ્સ: સંશોધન, પ્રીપ્રોસેસિંગ, મોડેલિંગ, માન્યતા, ફાઇન-ટ્યુનિંગ, ક્લાઉડ ડિપ્લોયમેન્ટ
- પ્રોડક્શન-ગ્રેડ REST API ઇન્ટિગ્રેશન (FastAPI અથવા Flask) જેથી તમારું પ્લેટફોર્મ મોડેલને સીધું ક્વેરી કરી શકે
- API દસ્તાવેજીકરણ જેમાં એન્ડપોઇન્ટ્સ, ઇનપુટ્સ, આઉટપુટ્સ અને ઉદાહરણ કોલ્સ આવરી લેવામાં આવ્યા છે
- સંપૂર્ણ એનોટેટેડ સ્રોત કોડ અને એન્ડ-ટુ-એન્ડ મોડેલ દસ્તાવેજીકરણ
- સમગ્ર પ્રોજેક્ટ દરમિયાન પ્રાથમિકતા ઓર્ડર ચેટ સપોર્ટ
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
NLP સ્કોપ
ડિલિવરેબલ્સ
અપગ્રેડ પાથ
ટર્નઅરાઉન્ડ
તમને શું મળશે
સંપૂર્ણ વર્ણન
તમારા ટેક્સ્ટ ડેટામાં એવા જવાબો છે જે તમે હજુ સુધી વાંચી શક્યા નથી. પછી ભલે તે ગ્રાહક પ્રતિસાદ હોય જેનું વિશ્લેષણ ન થયું હોય, દસ્તાવેજો કે જેને મોટા પાયે વર્ગીકૃત કરવાની જરૂર હોય, અથવા વાતચીત કે જે વધુ સ્માર્ટ નિર્ણયોને શક્તિ આપવી જોઈએ — એક સુવ્યવસ્થિત NLP પાઇપલાઇન તે અસંરચિત અવાજને સ્પષ્ટ, કાર્યવાહી કરી શકાય તેવી બુદ્ધિમાં ફેરવે છે.
Zinn Digital એ લંડન સ્થિત AI અને ડેટા સાયન્સ ટીમ છે જે પાયથોનમાં બનેલા કસ્ટમ નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ સોલ્યુશન્સમાં નિષ્ણાત છે. દરેક જોડાણ તમારી ચોક્કસ સમસ્યા માટે તૈયાર કરવામાં આવે છે, નમૂનામાંથી ફરીથી ગોઠવવામાં આવતું નથી. પરિણામ એ એક સ્વચ્છ, દસ્તાવેજીકૃત, ઉત્પાદન-તૈયાર મોડેલ છે જેની તમે ખરેખર માલિકી ધરાવો છો અને તેના પર નિર્માણ કરી શકો છો.
**બધા ટિયર્સમાં શું આવરી લેવામાં આવ્યું છે:**
દરેક પેકેજ તમારા ડેટા, તમારા ધ્યેય અને સૌથી યોગ્ય મોડેલિંગ અભિગમને સમજવા માટે સંશોધન અને સ્કોપિંગ તબક્કાથી શરૂ થાય છે. ત્યાંથી વર્કફ્લો ડેટા પ્રીપ્રોસેસિંગ અને ફીચર એન્જિનિયરિંગ, કસ્ટમ મોડેલ બનાવટ (તમારા ઉપયોગના કેસના આધારે વર્ગીકરણ, રીગ્રેશન, સિક્વન્સ લેબલિંગ, જનરેટિવ અથવા રીટ્રીવલ-આધારિત), હેલ્ડ-આઉટ ડેટા સામે કડક માન્યતા અને પરીક્ષણ, પ્રદર્શન મોનિટરિંગ અને મેટ્રિક્સ જમાવટને ન્યાયી ઠેરવે ત્યાં સુધી ફાઇન-ટ્યુનિંગને આવરી લે છે. તમને સંપૂર્ણ એનોટેટેડ સોર્સ કોડ અને આર્કિટેક્ચરના નિર્ણયો, ઇનપુટ્સ, આઉટપુટ્સ અને સોલ્યુશન કેવી રીતે ચલાવવું તે સમજાવતી મોડેલ ડોક્યુમેન્ટેશન ફાઇલ પ્રાપ્ત થાય છે.
**આ સેવા દ્વારા આવરી લેવામાં આવતા લાક્ષણિક NLP ઉપયોગના કિસ્સાઓ:**
— ભાવના વિશ્લેષણ અને અભિપ્રાય માઇનિંગ
— મલ્ટી-ક્લાસ અથવા મલ્ટી-લેબલ ટેક્સ્ટ વર્ગીકરણ
— નામવાળી એન્ટિટી ઓળખ (NER) અને માહિતી નિષ્કર્ષણ
— વિષય મોડેલિંગ અને દસ્તાવેજ ક્લસ્ટરિંગ
— ચેટબોટ અને વાર્તાલાપ AI વિકાસ
— ટેક્સ્ટ સારાંશ અને કીવર્ડ નિષ્કર્ષણ
**ટેકનોલોજી સ્ટેક** પાયથોન અને દરેક કાર્ય માટે શ્રેષ્ઠ અનુકૂળ લાઇબ્રેરીઓનો ઉપયોગ કરે છે: ક્લાસિકલ પાઇપલાઇન્સ અને બેઝલાઇન મોડેલ્સ માટે scikit-learn, ભાષાકીય પ્રીપ્રોસેસિંગ અને NER માટે NLTK અને spaCy, ફાઇન-ટ્યુન કરેલા BERT-ફેમિલી અને જનરેટિવ મોડેલ્સ માટે Hugging Face Transformers, અને ડેટા હેન્ડલિંગ માટે Pandas અને NumPy. ડિપ્લોયમેન્ટ-રેડી કાર્ય માટે, FastAPI અથવા Flask નો ઉપયોગ મોડેલ્સને REST એન્ડપોઇન્ટ્સ તરીકે રેપ કરવા માટે થાય છે.
**તમારા કાર્યક્ષેત્રને મેચ કરવા માટે ત્રણ સ્તરો:**
સ્ટાર્ટર ટિયર ફોકસ્ડ પ્રૂફ-ઓફ-કન્સેપ્ટ કાર્ય માટે આદર્શ છે — નાનાથી મધ્યમ ડેટાસેટ પર એક જ, સુવ્યાખ્યાયિત NLP કાર્ય, સ્રોત કોડ અને દસ્તાવેજીકરણ સાથે વિતરિત. પ્રોફેશનલ ટિયર વધુ જટિલ પાઇપલાઇન્સ અથવા મોટા ડેટાસેટ્સ માટે કાર્યક્ષેત્રને સ્કેલ કરે છે અને ક્લાઉડ ડિપ્લોયમેન્ટ ઉમેરે છે જેથી તમારું મોડેલ લાઇવ વાતાવરણમાં સુલભ હોય. કમ્પ્લીટ ટિયર ડિપ્લોયમેન્ટની ટોચ પર પ્રોડક્શન-ગ્રેડ API એકીકરણ ઉમેરે છે, જે તમારી એપ્લિકેશન અથવા પ્લેટફોર્મને કૉલ કરવા માટે એક સ્વચ્છ એન્ડપોઇન્ટ આપે છે — કાચા ટેક્સ્ટથી લાઇવ, ક્વેરી કરી શકાય તેવી ઇન્ટેલિજન્સ સુધીનો સંપૂર્ણ માર્ગ.
**આ કોના માટે છે:**
પ્રોડક્ટ મેનેજર્સ અને સ્થાપકો કે જેમને સંપૂર્ણ એન્જિનિયરિંગ ટીમ માટે પ્રતિબદ્ધતા પહેલાં માન્ય કરવા માટે NLP પ્રોટોટાઇપની જરૂર છે. ડેટા ટીમો કે જેમની પાસે ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર છે પરંતુ નિષ્ણાત મોડેલ ડેવલપમેન્ટની જરૂર છે. દસ્તાવેજ પ્રક્રિયા, સપોર્ટ ટ્રાયેજ અથવા મોટા પાયે કન્ટેન્ટ એનાલિસિસને સ્વચાલિત કરતા વ્યવસાયો.
બધા કામ સ્પષ્ટ દસ્તાવેજીકરણ સાથે વિતરિત કરવામાં આવે છે જેથી તમારી ઇન-હાઉસ ટીમ તેને જાળવી શકે અને વિસ્તૃત કરી શકે. જો તમને ખાતરી ન હોય કે કયું સ્તર તમારા પ્રોજેક્ટને બંધબેસે છે, તો ઓર્ડરની આવશ્યકતાઓમાં તમારો ડેટા અને ઉદ્દેશ્યનું વર્ણન કરો અને કામ શરૂ થાય તે પહેલાં અવકાશની પુષ્ટિ કરવામાં આવશે.
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 | વ્યાવસાયિક | પૂર્ણ |
|---|---|---|---|
| ડિલિવરી સમય | 5 દિવસો | 10 દિવસો | 18 દિવસો |
| પુનરાવર્તનો | અમર્યાદિત | અમર્યાદિત | અમર્યાદિત |
| નાનાથી મધ્યમ ડેટાસેટ પર એક NLP કાર્ય (દા.ત. ભાવના વિશ્લેષણ, વર્ગીકરણ, NER) (લગભગ 10k રેકોર્ડ્સ સુધી) | ✓ | ✕ | ✕ |
| તમારા ચોક્કસ ઉપયોગના કેસ માટે સંશોધન અને પ્રોજેક્ટ સ્કોપિંગ | ✓ | ✕ | ✕ |
| ડેટા પ્રીપ્રોસેસિંગ અને ફીચર એન્જિનિયરિંગ | ✓ | ✕ | ✕ |
| કસ્ટમ મોડેલ નિર્માણ, માન્યતા અને પરીક્ષણ | ✓ | ✕ | ✕ |
| પ્રદર્શન મોનિટરિંગ અને ફાઇન-ટ્યુનિંગ | ✓ | ✕ | ✕ |
| સંપૂર્ણ એનોટેટેડ સોર્સ કોડ અને મોડેલ દસ્તાવેજીકરણ | ✓ | ✕ | ✕ |
| મલ્ટી-ટાસ્ક અથવા મોટા-સ્કોપ NLP પાઇપલાઇન (લગભગ ~50k રેકોર્ડ્સ અથવા સંયુક્ત કાર્યો સુધી) | ✕ | ✓ | ✕ |
| બધા સ્ટાર્ટર ડિલિવરેબલ્સ: સંશોધન, પ્રીપ્રોસેસિંગ, મોડેલ બનાવટ, માન્યતા, ફાઇન-ટ્યુનિંગ | ✕ | ✓ | ✕ |
| તાલીમ પામેલા મોડેલનું હોસ્ટ કરેલા વાતાવરણમાં ક્લાઉડ ડિપ્લોયમેન્ટ | ✕ | ✓ | ✕ |
| પ્રદર્શન મોનિટરિંગ અને પોસ્ટ-ડિપ્લોયમેન્ટ માન્યતા | ✕ | ✓ | ✕ |
| સંપૂર્ણ એનોટેટેડ સ્રોત કોડ અને વ્યાપક મોડેલ દસ્તાવેજીકરણ | ✕ | ✓ | ✕ |
| પ્રોજેક્ટ દરમિયાન ઓર્ડર ચેટ સપોર્ટ | ✕ | ✓ | ✕ |
| ફુલ-સ્કેલ NLP સોલ્યુશન (જટિલ પાઇપલાઇન્સ, મોટા ડેટાસેટ્સ, અથવા બહુવિધ સંકલિત કાર્યો) | ✕ | ✕ | ✓ |
| તમામ વ્યાવસાયિક ડિલિવરેબલ્સ: સંશોધન, પ્રીપ્રોસેસિંગ, મોડેલિંગ, માન્યતા, ફાઇન-ટ્યુનિંગ, ક્લાઉડ ડિપ્લોયમેન્ટ | ✕ | ✕ | ✓ |
| પ્રોડક્શન-ગ્રેડ REST API ઇન્ટિગ્રેશન (FastAPI અથવા Flask) જેથી તમારું પ્લેટફોર્મ મોડેલને સીધું ક્વેરી કરી શકે | ✕ | ✕ | ✓ |
| API દસ્તાવેજીકરણ જેમાં એન્ડપોઇન્ટ્સ, ઇનપુટ્સ, આઉટપુટ્સ અને ઉદાહરણ કૉલ્સનો સમાવેશ થાય છે | ✕ | ✕ | ✓ |
| સંપૂર્ણ ટીકા કરેલ સ્રોત કોડ અને એન્ડ-ટુ-એન્ડ મોડેલ દસ્તાવેજીકરણ | ✕ | ✕ | ✓ |
| પ્રોજેક્ટ દરમિયાન પ્રાથમિકતા ઓર્ડર ચેટ સપોર્ટ | ✕ | ✕ | ✓ |
પોર્ટફોલિયો
આ Zinn સંબંધિત વિક્રેતાના કાર્યના ઉદાહરણો.
તમારા ટેક્સ્ટ ડેટા માટે કસ્ટમ NLP પાયથોન સોલ્યુશન બનાવો
તમારા ટેક્સ્ટ ડેટા માટે કસ્ટમ NLP પાયથોન સોલ્યુશન બનાવો
વધારાની માહિતી
મને શા માટે પસંદ કરો
હું ઉપયોગ કરું છું તે સાધનો
માટે પરફેક્ટ
વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્નો
સામાન્ય માર્ગદર્શિકા તરીકે: Starter નાના ડેટાસેટ પર એક, સ્પષ્ટ રીતે વ્યાખ્યાયિત NLP કાર્ય માટે યોગ્ય છે જ્યાં તમને કાર્યકારી મોડેલ અને સોર્સ કોડની જરૂર હોય. Professional ત્યારે યોગ્ય છે જ્યારે તમારો ડેટાસેટ મોટો હોય, પાઇપલાઇન વધુ જટિલ હોય, અથવા તમારે મોડેલ લાઇવ એન્વાયર્નમેન્ટમાં ડિપ્લોય કરવાની જરૂર હોય. Complete એ ટીમો માટે છે જેમને REST API એન્ડપોઇન્ટ સાથે સંપૂર્ણ પ્રોડક્શન-રેડી સોલ્યુશનની જરૂર છે જેને તેમની એપ્લિકેશન કૉલ કરી શકે. જો તમને ખાતરી ન હોય, તો ઓર્ડર આવશ્યકતાઓમાં તમારો ઉપયોગ કેસ અને ડેટા વિગતો શેર કરો અને કામ શરૂ થાય તે પહેલાં સ્કોપ કન્ફર્મ કરવામાં આવશે.
ઓછામાં ઓછું: તમે જે NLP કાર્ય અથવા વ્યવસાય સમસ્યાને હલ કરવા માંગો છો તેનું વર્ણન, તમારો ડેટાસેટ (અથવા પ્રતિનિધિ નમૂના), અને તમારા મનમાં હોય તેવા કોઈપણ વિશિષ્ટ આઉટપુટ ફોર્મેટ અથવા પ્રદર્શન લક્ષ્યો. જો તમારો ડેટા સંવેદનશીલ હોય, તો ઓર્ડર ચેટમાં તે ઉલ્લેખ કરો અને યોગ્ય હેન્ડલિંગ અભિગમ પર સંમત થઈ શકાય છે. તમે જેટલો વધુ સંદર્ભ અગાઉથી પ્રદાન કરશો, તેટલો વધુ ચોક્કસ રીતે ઉકેલનો અવકાશ નક્કી કરી શકાય છે.
કાર્યને અનુરૂપ સ્ટેક પસંદ કરવામાં આવે છે. ક્લાસિકલ NLP પાઇપલાઇન્સ અને બેઝલાઇન મોડેલ્સ માટે: scikit-learn, NLTK, અને spaCy. ટ્રાન્સફોર્મર-આધારિત અને ડીપ લર્નિંગ અભિગમો માટે (BERT, RoBERTa, GPT-ફેમિલી ફાઇન-ટ્યુનિંગ): Hugging Face Transformers અને Datasets. ડેટા હેન્ડલિંગ માટે: Pandas અને NumPy. ડિપ્લોયમેન્ટ અને API રેપિંગ માટે: FastAPI અથવા Flask. ઉપયોગમાં લેવાતી વિશિષ્ટ લાઇબ્રેરીઓ તમારા ઓર્ડર સાથે વિતરિત સ્રોત કોડ અને મોડેલ દસ્તાવેજીકરણમાં દસ્તાવેજીકૃત કરવામાં આવશે.
એનો અર્થ એ છે કે તાલીમ પામેલા મોડેલને પેકેજ કરીને હોસ્ટેડ ક્લાઉડ એન્વાયર્નમેન્ટમાં ડિપ્લોય કરવામાં આવે છે જેથી તે સ્થાનિક મશીનની બહાર સુલભ હોય — ઉદાહરણ તરીકે કન્ટેનરાઇઝ્ડ સેવા તરીકે અથવા સર્વરલેસ એન્ડપોઇન્ટ તરીકે, જે તમારી ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરને અનુકૂળ હોય તેના આધારે. જો તમારી પાસે કોઈ પસંદગીનો ક્લાઉડ પ્રદાતા અથવા એન્વાયર્નમેન્ટ હોય, તો તેને જરૂરિયાતોમાં નોંધો અને તેને અભિગમમાં ધ્યાનમાં લેવામાં આવશે.
દસ્તાવેજીકરણમાં શામેલ છે: સમસ્યાનું નિર્માણ અને પસંદ કરેલો અભિગમ, મોડેલ આર્કિટેક્ચરનું વર્ણન, પ્રીપ્રોસેસિંગ પગલાં અને ફીચર એન્જિનિયરિંગ નિર્ણયો, તાલીમ અને માન્યતા પદ્ધતિ, પરીક્ષણ સેટ પર પ્રદર્શન મેટ્રિક્સ, કોડ ચલાવવા માટેની સૂચનાઓ અને નવા ડેટા પર મોડેલને કેવી રીતે વિસ્તૃત અથવા ફરીથી તાલીમ આપવી તે અંગેની નોંધો. તે એવી રીતે લખાયેલું છે કે તમારી ટીમના વિકાસકર્તા અથવા ડેટા વૈજ્ઞાનિક તેને સ્વતંત્ર રીતે આગળ વધારી શકે.
ડેટા પ્રીપ્રોસેસિંગ અને ક્લિનિંગ દરેક ટિયરમાં શામેલ છે, તેથી શરૂ કરવા માટે તમારા ડેટાને સ્વચ્છ હોવાની જરૂર નથી. રો એક્સપોર્ટ્સ, CSV ફાઇલો, JSON, અથવા ડેટાબેઝ ડમ્પ્સ બધા કાર્યક્ષમ પ્રારંભિક બિંદુઓ છે. જો ડેટાને પ્રમાણભૂત પ્રીપ્રોસેસિંગ ઉપરાંત નોંધપાત્ર પ્રારંભિક ક્લિનિંગ અથવા લેબલિંગની જરૂર હોય, તો તે સ્કોપિંગ દરમિયાન ફ્લેગ કરવામાં આવશે અને સમયરેખા તે મુજબ ગોઠવવામાં આવશે.
તેનો અર્થ એ છે કે સંમત પ્રોજેક્ટ અવકાશમાં — શરૂઆતમાં પુષ્ટિ થયેલ કાર્ય, ડેટાસેટ અને આઉટપુટ ફોર્મેટ — ગોઠવણો, બગ ફિક્સ અને સુધારાઓ વધારાના શુલ્ક વિના શામેલ છે. મૂળ અવકાશને વિસ્તૃત કરતા સુધારાઓ (ઉદાહરણ તરીકે, બીજું મોડેલ ઉમેરવું, નવો ડેટાસેટ એકીકૃત કરવો અથવા લક્ષ્ય કાર્યને સંપૂર્ણપણે બદલવું) ને નવા અથવા વિસ્તૃત ઓર્ડર તરીકે ગણવામાં આવશે.
ચિત્રાત્મક પોર્ટફોલિયો નમૂનાઓ ગેલેરીમાં પ્રદર્શિત થાય છે. લાક્ષણિક ડિલિવરેબલ પ્રકારોમાં શામેલ છે: મૂડ વર્ગીકરણ પાઇપલાઇન જેમાં કન્ફ્યુઝન મેટ્રિક્સ અને ચોકસાઈ/F1 રિપોર્ટ, એન્ટિટી એક્સટ્રેક્શન આઉટપુટ સાથે spaCy-આધારિત NER મોડેલ, દસ્તાવેજ વર્ગીકરણ માટે ફાઇન-ટ્યુન કરેલ હગિંગ ફેસ ટ્રાન્સફોર્મર, અને REST એન્ડપોઇન્ટ તરીકે સેવા આપતું ફ્લાસ્ક-રેપ્ડ મોડેલ. જો તમે તમારા ઉપયોગના કેસને સંબંધિત કોઈ ચોક્કસ અગાઉના પ્રોજેક્ટ પ્રકારની ચર્ચા કરવા માંગતા હો, તો તેને ઓર્ડર ચેટમાં ઉઠાવો.
ગ્રાહક સમીક્ષાઓ
અમારા ગ્રાહકો આ Zinn વિશે શું કહે છે તે જુઓ
ખૂબ જ અનુભવી અને મૈત્રીપૂર્ણ, તેની સાથે કામ કરવામાં કોઈ સમસ્યા નથી કારણ કે તે ખૂબ જ અનુકૂળ છે. તે જરૂરિયાતોને સમજે છે અને સંપૂર્ણ કામ કરશે. સંચાર પણ ખૂબ સારો હતો; તે ખૂબ જ ઝડપથી જવાબ આપે છે અને શક્ય તેટલી મદદ કરવાનો શ્રેષ્ઠ પ્રયાસ કરશે. તેને AI ની ઊંડી સમજ છે અને તે ખૂબ જ વ્યાવસાયિક છે.
ફક્ત લૉગ ઇન કરેલા ગ્રાહકો કે જેમણે આ ઉત્પાદન ખરીદ્યું છે તેઓ જ સમીક્ષા આપી શકે છે.
