लंदन स्थित एक कंप्यूटर वैज्ञानिक जो एमएल, एनएलपी, डीप लर्निंग और कंप्यूटर विजन में विशेषज्ञता रखता है — कच्चे डेटा की तैयारी और सफाई से लेकर आपकी आवश्यकताओं के अनुरूप पूरी तरह से प्रशिक्षित, प्रलेखित और परिनियोजित मॉडल तक सब कुछ संभालता है।
मैं आपके प्रोजेक्ट के लिए मशीन लर्निंग, एनएलपी या डीप लर्निंग मॉडल बनाऊँगा
डेटा क्लीनिंग और एक प्रशिक्षित पर्यवेक्षित एमएल मॉडल — आवश्यक नींव।
- पूर्ण डेटा तैयारी और सफाई पाइपलाइन
- आपके डेटा पर निर्मित और प्रशिक्षित पर्यवेक्षित एमएल मॉडल
- आपके कार्य के लिए सबसे उपयुक्त एल्गोरिथम पर शोध
- कार्यशील कोड के रूप में वितरित मॉडल निर्माण
- असीमित संशोधन
- दायरे की पुष्टि के लिए प्री-ऑर्डर चर्चा
स्टार्टर में सब कुछ, साथ ही क्लाउड परिनियोजन और पूर्ण मॉडल दस्तावेज़।
- स्टार्टर टियर में शामिल सब कुछ
- क्लाउड परिनियोजन ताकि आपका मॉडल लाइव और सुलभ हो
- आर्किटेक्चर और निर्णयों की व्याख्या करने वाला व्यापक मॉडल दस्तावेज़
- मानक के रूप में अनुसंधान और मॉडल निर्माण
- असीमित संशोधन
- दायरे की पुष्टि के लिए प्री-ऑर्डर चर्चा
पूर्ण एंड-टू-एंड डिलीवरी: मॉडल, दस्तावेज़, क्लाउड परिनियोजन और एपीआई एकीकरण।
- स्टैंडर्ड टियर में शामिल सब कुछ
- एपीआई एकीकरण ताकि आपका ऐप या टीम वास्तविक समय में मॉडल को क्वेरी कर सके
- पूर्ण दस्तावेज़ीकरण के साथ क्लाउड परिनियोजन
- उन्नत DL आर्किटेक्चर उपलब्ध (CNNs, ResNet, VGG16, MLPs)
- असीमित संशोधन
- दायरे की पुष्टि के लिए प्री-ऑर्डर चर्चा
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यह तय करने में आपकी मदद करने के लिए इस सेवा के बारे में मुख्य विवरण। Zinn Hub द्वारा जेनरेट किया गया, विक्रेता द्वारा नहीं।
मूल्य स्थिति
एल्गोरिथम कवरेज
एनएलपी प्रीप्रोसेसिंग
तैनाती और एकीकरण
परियोजना का दायरा
आपको क्या मिलेगा
पूर्ण विवरण
यदि आपको मशीन लर्निंग या डीप लर्निंग समाधान की आवश्यकता है जो वास्तव में आपके डेटा पर काम करता है, तो आप सही जगह पर हैं। चाहे आपके प्रोजेक्ट में टेक्स्ट वर्गीकरण, छवि पहचान, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, एक रिकमेंडर सिस्टम, या एक कस्टम पर्यवेक्षित लर्निंग पाइपलाइन शामिल हो, यह सेवा पूरी यात्रा को कवर करती है - अव्यवस्थित कच्चे डेटा से लेकर उत्पादन-तैयार मॉडल तक।
हर जुड़ाव एक चर्चा से शुरू होता है। कोई भी दो डेटा साइंस प्रोजेक्ट समान नहीं होते हैं, इसलिए कृपया ऑर्डर देने से पहले संपर्क करें ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि दायरे, डेटासेट और डिलिवरेबल्स पर शुरू से ही स्पष्ट रूप से सहमति हो। यह आपके बजट की सुरक्षा करता है और गारंटी देता है कि आपकी विशिष्ट समस्या के लिए सही समाधान बनाया गया है।
**क्या कवर किया गया है**
डेटा तैयारी यहाँ हर मॉडल की नींव है। इसमें लोअरकेसिंग, HTML टैग और URL हटाना, व्हाइटस्पेस क्लीनिंग, वर्तनी सुधार, स्टॉपवर्ड हटाना, विराम चिह्न हैंडलिंग, टोकनाइजेशन, स्टेमिंग और लेमेटाइजेशन शामिल हैं — भाषा डेटा के साथ काम करते समय पूर्ण टेक्स्ट प्री-प्रोसेसिंग स्टैक, और संरचित या छवि डेटा के लिए समान क्लीनिंग पाइपलाइन।
फ़ीचर इंजीनियरिंग n-ग्राम के बैग, कैरेक्टर n-ग्राम, TF-IDF, Word2Vec, हिडन मार्कोव मॉडल और हाथ में काम के लिए उपयुक्त अन्य उन्नत निष्कर्षण तकनीकों पर आधारित है।
मॉडल विकास आधुनिक मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग की व्यापकता को फैलाता है। क्लासिकल एमएल एल्गोरिदम में लॉजिस्टिक रिग्रेशन, डिसीजन ट्री, रैंडम फ़ॉरेस्ट, ग्रेडिएंट बूस्टिंग, k-नियरेस्ट नेबर्स, नैवे बेयस, लीनियर रिग्रेशन और सपोर्ट वेक्टर मशीन शामिल हैं। डीप लर्निंग आर्किटेक्चर में मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन, कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क और LeNet-5, ResNet और VGG16 जैसे उन्नत डिज़ाइन शामिल हैं - जो आपके कार्य आवश्यकताओं के आधार पर चुने गए हैं।
पूरे किए गए प्रोजेक्ट प्रकारों में वर्गीकरण प्रणाली, प्रतिगमन मॉडल, सिफारिशी प्रणाली, सूचना पुनर्प्राप्ति प्रणाली, वस्तु पहचान पाइपलाइन और NLP एप्लिकेशन शामिल हैं — जिसमें सांख्यिकीय और न्यूरल नेटवर्क दोनों दृष्टिकोणों का उपयोग किया गया है।
**तीन स्तर**
एंट्री टियर डेटा क्लीनिंग और एक प्रशिक्षित पर्यवेक्षित एमएल मॉडल प्रदान करता है। मानक टियर मॉडल दस्तावेज़ जोड़ता है ताकि आप समझ सकें कि वास्तव में क्या बनाया गया था, और क्लाउड परिनियोजन ताकि मॉडल लाइव और सुलभ हो। पूर्ण टियर इन सब के ऊपर एपीआई एकीकरण जोड़ता है, जिससे आपके एप्लिकेशन या टीम को वास्तविक समय में मॉडल को क्वेरी करने के लिए एक स्वच्छ इंटरफ़ेस मिलता है।
**यह किसके लिए है**
AI-संचालित उत्पाद को मान्य करने वाले स्टार्टअप, काम करने वाले प्रोटोटाइप की आवश्यकता वाले शोधकर्ता, मौजूदा एप्लिकेशन में ML क्षमताएं जोड़ने वाले डेवलपर, और अपने डेटा से अंतर्दृष्टि निकालने या निर्णयों को स्वचालित करने वाले व्यवसाय। यदि आप अनिश्चित हैं कि आपका प्रोजेक्ट फिट बैठता है या नहीं, तो बातचीत शुरू करें — दायरे को हमेशा अनुकूलित किया जा सकता है।
**यह विक्रेता क्यों**
लंदन में कंप्यूटर साइंस की डिग्री और एनएलपी, कंप्यूटर विजन, डीप लर्निंग और क्लासिकल एमएल में व्यावहारिक अनुभव के साथ, यह एक सामान्य-उद्देश्य वाली विकास सेवा नहीं है - यह एक केंद्रित डेटा साइंस अभ्यास है जिसमें एल्गोरिदम, प्री-प्रोसेसिंग पाइपलाइन और परिनियोजन दृष्टिकोणों में वास्तविक गहराई है जिनकी आधुनिक एमएल परियोजनाओं को आवश्यकता होती है।
Zinner गुणवत्ता गारंटी
प्लेटफ़ॉर्म में शामिल होने से पहले हर Zinner की समीक्षा की जाती है और उसे अनुमोदित किया जाता है।
सभी सेवाएँ हमारी गुणवत्ता आश्वासन प्रतिबद्धता द्वारा समर्थित हैं।
आपके द्वारा दिए गए काम को मंज़ूरी देने तक आपका भुगतान सुरक्षित है।
पैकेजों की तुलना करें
| फ़ीचर | स्टार्टर | मानक | प्रीमियम |
|---|---|---|---|
| डिलीवरी का समय | 3 दिन | 5 दिन | 6 दिन |
| संशोधन | असीमित | असीमित | असीमित |
| पूर्ण डेटा तैयारी और सफाई पाइपलाइन | ✓ | ✕ | ✕ |
| आपके डेटा पर निर्मित और प्रशिक्षित पर्यवेक्षित ML मॉडल | ✓ | ✕ | ✕ |
| आपके कार्य के लिए सबसे उपयुक्त एल्गोरिथम पर शोध | ✓ | ✕ | ✕ |
| कार्यशील कोड के रूप में वितरित मॉडल निर्माण | ✓ | ✕ | ✕ |
| असीमित संशोधन | ✓ | ✓ | ✓ |
| दायरे की पुष्टि के लिए प्री-ऑर्डर चर्चा | ✓ | ✓ | ✓ |
| स्टार्टर टियर में सब कुछ शामिल है | ✕ | ✓ | ✕ |
| क्लाउड परिनियोजन ताकि आपका मॉडल लाइव और सुलभ हो | ✕ | ✓ | ✕ |
| आर्किटेक्चर और निर्णयों की व्याख्या करने वाला व्यापक मॉडल दस्तावेज़ | ✕ | ✓ | ✕ |
| मानक के रूप में अनुसंधान और मॉडल निर्माण | ✕ | ✓ | ✕ |
| स्टैंडर्ड टियर में सब कुछ शामिल है | ✕ | ✕ | ✓ |
| API एकीकरण ताकि आपका ऐप या टीम वास्तविक समय में मॉडल को क्वेरी कर सके | ✕ | ✕ | ✓ |
| पूर्ण दस्तावेज़ीकरण के साथ क्लाउड डिप्लॉयमेंट | ✕ | ✕ | ✓ |
| उन्नत डीएल आर्किटेक्चर उपलब्ध (सीएनएन, रेसनेट, वीजीजी16, एमएलपी) | ✕ | ✕ | ✓ |
पोर्टफोलियो
इस Zinn से संबंधित विक्रेता के काम के उदाहरण।
अपनी परियोजना के लिए मशीन लर्निंग, एनएलपी या डीप लर्निंग मॉडल बनाएं
अपनी परियोजना के लिए मशीन लर्निंग, एनएलपी या डीप लर्निंग मॉडल बनाएं
अतिरिक्त जानकारी
मुझे क्यों चुनें
मैं जिन उपकरणों का उपयोग करता हूँ
इसके लिए बिल्कुल सही
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
हाँ — कृपया ऑर्डर करने से पहले हमेशा संपर्क करें। प्रत्येक एमएल परियोजना में अद्वितीय डेटा, दायरा और उद्देश्य होते हैं, और एक संक्षिप्त चर्चा यह सुनिश्चित करती है कि काम शुरू होने से पहले सही स्तर और दृष्टिकोण की पुष्टि हो जाए। यह आपके बजट की सुरक्षा करता है और अपेक्षाओं में किसी भी बेमेल से बचाता है।
आपको अपना डेटासेट (या उसका स्पष्ट विवरण), अपना लक्षित परिणाम या समस्या विवरण, और एल्गोरिदम, फ्रेमवर्क या परिनियोजन वातावरण के संबंध में कोई भी बाधाएं या प्राथमिकताएं प्रदान करनी होंगी। जितना स्पष्ट संक्षिप्त होगा, उतनी ही तेजी से डिलीवरी होगी।
बातचीत शुरू करें और अपने प्रोजेक्ट का वर्णन करें। स्टार्टर टियर उन लोगों के लिए उपयुक्त है जिन्हें आगे काम करने के लिए एक प्रशिक्षित मॉडल और स्वच्छ कोड की आवश्यकता होती है। स्टैंडर्ड टियर उन लोगों के लिए आदर्श है जिन्हें दस्तावेज़ों के साथ एक डिप्लॉयड मॉडल की आवश्यकता होती है। प्रीमियम टियर सही विकल्प है जब आपको एक लाइव एपीआई की आवश्यकता होती है जिसे बाहरी सिस्टम या ऐप्स सीधे कॉल कर सकते हैं।
क्लासिकल एमएल में लॉजिस्टिक रिग्रेशन, डिसीजन ट्री, रैंडम फ़ॉरेस्ट, ग्रेडिएंट बूस्टिंग, k-नियरेस्ट नेबर्स, नैवे बेयस, लीनियर रिग्रेशन और एसवीएम शामिल हैं। डीप लर्निंग में एमएलपी, सीएनएन, लेनेट-5, रेसनेट, वीजीजी16 और इमेज या अनुक्रमिक कार्यों के लिए उपयुक्त अन्य आर्किटेक्चर शामिल हैं। आपके डेटा और उद्देश्य के आधार पर सही एल्गोरिथम चुना जाता है।
दस्तावेज़ चुने गए आर्किटेक्चर, लागू किए गए प्री-प्रोसेसिंग चरणों, उपयोग की गई सुविधाओं, प्रशिक्षण प्रक्रिया, मूल्यांकन मेट्रिक्स और मॉडल का उपयोग या विस्तार कैसे करें, इस पर मार्गदर्शन की व्याख्या करता है। यह इस तरह से लिखा गया है कि एक तकनीकी टीम का सदस्य इसे उठा सकता है और ठीक से समझ सकता है कि क्या बनाया गया था और क्यों।
प्रशिक्षित मॉडल को पैक किया जाता है और क्लाउड वातावरण में तैनात किया जाता है ताकि यह लाइव और सुलभ हो — न कि केवल एक स्थानीय स्क्रिप्ट। विशिष्टताएं (प्लेटफ़ॉर्म, कॉन्फ़िगरेशन) आपकी मौजूदा अवसंरचना और प्राथमिकताओं के आधार पर प्री-ऑर्डर चर्चा के दौरान सहमत होती हैं।
सभी स्तरों में असीमित संशोधन शामिल हैं, जिसका अर्थ है कि यदि मॉडल आउटपुट या कोड सहमत विनिर्देश को पूरा नहीं करता है, तो जब तक वह नहीं करता तब तक समायोजन किए जाते हैं। संशोधन मूल सहमत संक्षिप्त विवरण तक सीमित हैं — समस्या विवरण या डेटासेट में महत्वपूर्ण परिवर्तनों के लिए एक नई चर्चा की आवश्यकता हो सकती है।
परियोजनाओं में वर्गीकरण प्रणाली, अनुशंसा प्रणाली, सूचना पुनर्प्राप्ति प्रणाली, वस्तु पहचान पाइपलाइन, एनएलपी टेक्स्ट प्रोसेसिंग एप्लिकेशन और प्रतिगमन मॉडल शामिल हैं - जिसमें विभिन्न डोमेन में सांख्यिकीय और गहन तंत्रिका नेटवर्क दोनों दृष्टिकोणों का उपयोग किया गया है।
ग्राहक समीक्षाएँ
देखें कि हमारे ग्राहक इस Zinn के बारे में क्या कहते हैं
मुझे उसके साथ काम करना एक अद्भुत अनुभव रहा! वह बिल्कुल शानदार है और उत्कृष्ट काम प्रदान करता है। मैं उसकी दृढ़ता से सिफारिश करता हूँ – उसके साथ काम करने में संकोच न करें!!! वह शानदार है, सभी को।
नील मेरे जापानी छात्रों के लिए एक मॉर्फो-सिंटैक्टिकल विश्लेषण परियोजना पर काम कर रहा है। मैं इसे जल्द ही समाप्त होते देखने के लिए उत्सुक हूं।
अद्भुत काम किया! सिफारिश करूंगा
उन्होंने मेरी समस्या को जल्दी और पूरी तरह से हल कर दिया, और समाधान की ओर मेरा मार्गदर्शन करने के लिए उनमें धैर्य था। मैं उनकी सेवाओं की दृढ़ता से अनुशंसा करता हूं और एक बार फिर साथ काम करने का इंतजार नहीं कर सकता!
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