3+ वर्षों के व्यावहारिक इंजीनियरिंग अनुभव और 50+ पूर्ण परियोजनाओं के साथ एक प्रकाशित शोधकर्ता द्वारा पायथन में निर्मित एक उत्पादन-तैयार एमएल, डीप लर्निंग या कंप्यूटर विजन मॉडल प्राप्त करें।
मैं आपका डीप लर्निंग या कंप्यूटर विजन पायथन प्रोजेक्ट बनाऊंगा
पायथन में निर्मित कोर एमएल, डीएल या सीवी मॉडल — अनुसंधान, प्रीप्रोसेसिंग, मॉडल निर्माण और स्रोत कोड।
- समस्या अनुसंधान और दृष्टिकोण स्कोपिंग
- डेटा प्रीप्रोसेसिंग और तैयारी
- मॉडल आर्किटेक्चर डिज़ाइन और निर्माण
- पूर्ण पायथन स्रोत कोड वितरित किया गया
- 3 संशोधन के दौर
- ML, DL और CV उपयोग के मामलों को कवर करता है
फाइन-ट्यूनिंग के साथ परिष्कृत, मान्य और दस्तावेजित मॉडल — हैंडओवर या आगे एकीकरण के लिए तैयार।
- स्टार्टर मॉडल में सब कुछ
- बेहतर सटीकता के लिए मॉडल फाइन-ट्यूनिंग
- मॉडल सत्यापन और परीक्षण सूट
- लिखित मॉडल दस्तावेज़
- 5 संशोधन के दौर
- 14-दिवसीय डिलीवरी विंडो
क्लाउड डिप्लॉयमेंट, एपीआई इंटीग्रेशन और परफॉर्मेंस मॉनिटरिंग के साथ पूर्ण एंड-टू-एंड समाधान।
- मानक मॉडल में सब कुछ
- एडब्ल्यूएस पर क्लाउड परिनियोजन
- Flask API एकीकरण
- प्रदर्शन निगरानी सेटअप
- 8 संशोधन के दौर
- जटिल निर्माणों के लिए 30-दिन की डिलीवरी विंडो
एक कस्टम ऑफ़र का अनुरोध करें
कस्टम ऑफर का अनुरोध करने के लिए लॉग इन करें
इस Zinner से एक व्यक्तिगत प्रस्ताव का अनुरोध करने के लिए एक निःशुल्क खाता बनाएँ या लॉग इन करें।
लॉग इन / रजिस्टर करेंबिक्री-पूर्व प्रश्न पूछें
प्रश्न पूछने के लिए लॉग इन करें
प्लेटफ़ॉर्म स्पैम को कम करने के लिए, पूर्व-बिक्री संदेश केवल लॉग-इन उपयोगकर्ताओं द्वारा ही भेजे जा सकते हैं।
इस Zinner को सीधे संदेश भेजने के लिए एक निःशुल्क खाता बनाएँ या लॉग इन करें।
लॉग इन / रजिस्टर करेंलॉग इन आवश्यक है
इस Zinner को संदेश भेजने के लिए एक निःशुल्क खाता बनाएँ या लॉग इन करें।
लॉग इन / रजिस्टर करेंलॉग इन आवश्यक है
एक व्यक्तिगत ऑफ़र का अनुरोध करने के लिए एक निःशुल्क खाता बनाएँ या लॉग इन करें।
लॉग इन / रजिस्टर करेंएक नज़र में
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
मॉडल डिलीवरी स्कोप
फ्रेमवर्क कवरेज
विशेषज्ञता की गहराई
अपग्रेड अनलॉक पाथ
आपको क्या मिलेगा
पूर्ण विवरण
यदि आपके व्यवसाय या शोध को एक विश्वसनीय, अच्छी तरह से इंजीनियर मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग या कंप्यूटर विजन समाधान की आवश्यकता है — जो पहली बार में सही ढंग से बनाया गया हो — तो आप सही जगह पर हैं।
यह सेवा AI विषयों की एक विस्तृत श्रृंखला में एंड-टू-एंड पायथन मॉडल विकास प्रदान करती है: YOLOv8 और SAM का उपयोग करके ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और इमेज सेगमेंटेशन, SVM, रैंडम फ़ॉरेस्ट, डिसीजन ट्री और Naive Bayes के साथ वर्गीकरण और क्लस्टरिंग, टाइम सीरीज़ विश्लेषण, विसंगति का पता लगाना, NLP, और ViT, BERT, GPT और Hugging Face मॉडल सहित ट्रांसफार्मर-आधारित आर्किटेक्चर। चाहे आपको किसी विचार को मान्य करने के लिए MVP की आवश्यकता हो या पूरी तरह से तैनात API-समर्थित सिस्टम की, नीचे दिए गए तीन टियर में दायरे को कवर किया गया है।
**प्रवेश स्तर पर आपको क्या मिलता है:**
आपके समस्या डोमेन में गहन शोध, स्वच्छ डेटा प्रीप्रोसेसिंग, मॉडल आर्किटेक्चर डिज़ाइन और निर्माण, और सभी स्रोत कोड सहित एक पूरी तरह से काम करने वाला पायथन मॉडल — 7 दिनों के भीतर 3 संशोधन राउंड के साथ वितरित किया गया।
**स्टैंडर्ड टियर में अपग्रेड करने से** बेहतर सटीकता के लिए मॉडल का फाइन-ट्यूनिंग, कठोर मॉडल सत्यापन और परीक्षण, लिखित मॉडल दस्तावेज़, और 14-दिवसीय विंडो में 5 संशोधन शामिल होते हैं — उन परियोजनाओं के लिए आदर्श जहाँ प्रदर्शन और हैंडओवर स्पष्टता मायने रखती है।
**पूर्ण टियर** पूर्ण एंड-टू-एंड पैकेज लाता है: स्टैंडर्ड में सब कुछ प्लस क्लाउड डिप्लॉयमेंट (AWS), फ्लास्क के माध्यम से एपीआई एकीकरण, प्रदर्शन निगरानी, और 30-दिवसीय जुड़ाव में 8 संशोधन — उत्पादन-तैयार प्रणालियों के लिए सही विकल्प।
**यह किसके लिए है:**
— AI-संचालित उत्पाद या MVP बनाने वाले स्टार्टअप
— विश्वसनीय मॉडल कार्यान्वयन की आवश्यकता वाले शोधकर्ता
— विज़ुअल निरीक्षण, दस्तावेज़ प्रसंस्करण या डेटा वर्गीकरण को स्वचालित करने वाले व्यवसाय
— डेवलपर्स जिन्हें मॉडलिंग परत को संभालने के लिए एक विशेषज्ञ की आवश्यकता है
**इस विक्रेता के साथ काम क्यों करें:**
यह लंदन स्थित मशीन लर्निंग और कंप्यूटर विजन इंजीनियर का काम है, जिसके पास 3 वर्षों का पेशेवर इंजीनियरिंग अनुभव, 2 वर्षों का एमएल शोधकर्ता के रूप में अनुभव और मेडिकल इमेज सेगमेंटेशन पर Q1 जर्नल में एक सहकर्मी-समीक्षित प्रकाशन है। विभिन्न उद्योगों और समस्या प्रकारों में 50 से अधिक फ्रीलांस एमएल परियोजनाएं पूरी की गई हैं। उपयोग किए गए उपकरणों में PyTorch, TensorFlow, Keras, Flask, Docker और AWS शामिल हैं।
कृपया अपना ऑर्डर देने से पहले एक संदेश भेजें ताकि दायरे की पुष्टि की जा सके और आपकी आवश्यकताओं के लिए सही टियर का चयन किया जा सके।
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 मॉडल | मानक मॉडल | पूर्ण उत्पादन निर्माण |
|---|---|---|---|
| डिलीवरी का समय | 7 दिन | 14 दिन | 30 दिन |
| संशोधन | 3 | 5 | 8 |
| समस्या अनुसंधान और दृष्टिकोण स्कोपिंग | ✓ | ✕ | ✕ |
| डेटा प्रीप्रोसेसिंग और तैयारी | ✓ | ✕ | ✕ |
| मॉडल आर्किटेक्चर डिजाइन और निर्माण | ✓ | ✕ | ✕ |
| पूर्ण पायथन स्रोत कोड वितरित किया गया | ✓ | ✕ | ✕ |
| संशोधनों के 3 दौर | ✓ | ✕ | ✕ |
| ML, DL और CV उपयोग के मामलों को कवर करता है | ✓ | ✕ | ✕ |
| स्टार्टर मॉडल में सब कुछ | ✕ | ✓ | ✕ |
| बेहतर सटीकता के लिए मॉडल फाइन-ट्यूनिंग | ✕ | ✓ | ✕ |
| मॉडल सत्यापन और परीक्षण सूट | ✕ | ✓ | ✕ |
| लिखित मॉडल दस्तावेज़ | ✕ | ✓ | ✕ |
| संशोधनों के 5 दौर | ✕ | ✓ | ✕ |
| 14-दिन की डिलीवरी विंडो | ✕ | ✓ | ✕ |
| स्टैंडर्ड मॉडल में सब कुछ | ✕ | ✕ | ✓ |
| AWS पर क्लाउड परिनियोजन | ✕ | ✕ | ✓ |
| Flask API एकीकरण | ✕ | ✕ | ✓ |
| प्रदर्शन निगरानी सेटअप | ✕ | ✕ | ✓ |
| संशोधनों के 8 दौर | ✕ | ✕ | ✓ |
| जटिल निर्माणों के लिए 30-दिवसीय डिलीवरी विंडो | ✕ | ✕ | ✓ |
पोर्टफोलियो
इस Zinn से संबंधित विक्रेता के काम के उदाहरण।
अपनी डीप लर्निंग या कंप्यूटर विजन पायथन परियोजना बनाएं
अपनी डीप लर्निंग या कंप्यूटर विजन पायथन परियोजना बनाएं
अतिरिक्त जानकारी
मुझे क्यों चुनें
मैं जिन उपकरणों का उपयोग करता हूँ
इसके लिए बिल्कुल सही
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
हाँ — कृपया पहले एक संदेश भेजें। प्रत्येक ML प्रोजेक्ट की अनूठी आवश्यकताएँ होती हैं और काम शुरू होने से पहले सही टियर की पुष्टि करना, अपने डेटासेट को स्पष्ट करना और अपेक्षित आउटपुट को परिभाषित करना महत्वपूर्ण है। यह दायरे के बेमेल से बचाता है और डिलीवरी को सुचारू रखता है।
आपको अपना कच्चा डेटासेट प्रदान करना चाहिए या आपके पास उपलब्ध डेटा का वर्णन करना चाहिए, साथ ही उस समस्या का स्पष्ट विवरण भी देना चाहिए जिसे आप हल करना चाहते हैं (उदाहरण के लिए छवियों को वर्गीकृत करना, वस्तुओं का पता लगाना, एक समय श्रृंखला की भविष्यवाणी करना)। यदि आपके डेटा को महत्वपूर्ण सफाई या सोर्सिंग की आवश्यकता है, तो कृपया इसे पहले ही बता दें ताकि इसे योजना में शामिल किया जा सके।
स्टार्टर टियर प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट कार्य या उन परियोजनाओं के लिए उपयुक्त है जहाँ आपको केवल एक कार्यशील मॉडल और स्रोत कोड की आवश्यकता होती है। स्टैंडर्ड सबसे अच्छा है जब आपको अपने स्वयं के डेवलपर्स को सौंपने के लिए एक मान्य, दस्तावेज़ित मॉडल की आवश्यकता होती है। फुल प्रोडक्शन टियर उन परियोजनाओं के लिए है जिन्हें लाइव होने की आवश्यकता है - क्लाउड होस्टिंग, एक एपीआई एंडपॉइंट और निगरानी के साथ।
प्राथमिक डीप लर्निंग फ्रेमवर्क PyTorch, TensorFlow और Keras हैं। API Flask के साथ बनाए गए हैं। कंटेनराइजेशन Docker का उपयोग करता है और क्लाउड डिप्लॉयमेंट AWS पर है। कंप्यूटर विजन का काम YOLOv8, SAM और मानक OpenCV-आधारित पाइपलाइन का उपयोग करता है। NLP और ट्रांसफॉर्मर का काम Hugging Face का उपयोग करता है।
संशोधनों में मूल सहमत दायरे के भीतर मॉडल, कोड या आउटपुट में समायोजन शामिल हैं। प्रत्येक टियर में निश्चित संख्या में संशोधन राउंड (क्रमशः 3, 5 या 8) शामिल हैं। यदि आपको अतिरिक्त राउंड की आवश्यकता है, तो अतिरिक्त संशोधन राउंड ऐड-ऑन खरीदा जा सकता है।
आपको पूरा Python स्रोत कोड और कोई भी संबंधित फ़ाइलें प्राप्त होती हैं। आपके टियर के आधार पर, इसमें मॉडल दस्तावेज़, सत्यापन रिपोर्ट, परिनियोजन कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलें और API कोड भी शामिल हो सकते हैं। सब कुछ ऑर्डर मैनेजर के माध्यम से वितरित किया जाता है।
हाँ। यदि आपके पास एक मौजूदा पाइपलाइन, डेटासेट या आंशिक कोडबेस है, तो कृपया अपना ऑर्डर देते समय प्रासंगिक विवरण साझा करें। मौजूदा कोड के साथ एकीकरण संभव है - बस संदर्भ को स्पष्ट रूप से वर्णित करें ताकि दृष्टिकोण की योजना बनाई जा सके।
हाँ। विक्रेता के पास मेडिकल इमेज सेगमेंटेशन में Q1 जर्नल प्रकाशन के साथ एक एमएल शोधकर्ता के रूप में पृष्ठभूमि है, इसलिए अकादमिक कठोरता और अनुसंधान-ग्रेड मॉडल विकास दायरे में अच्छी तरह से हैं। कृपया अपनी आवश्यकताओं में अनुसंधान संदर्भ का वर्णन करें।
ग्राहक समीक्षाएँ
देखें कि हमारे ग्राहक इस Zinn के बारे में क्या कहते हैं
शक्तिशाली रचनात्मक टीम। पूर्णता की अथक खोज
नील बस शानदार हैं। उन्होंने न केवल मेरी सभी अपेक्षाओं को पूरा किया, बल्कि उनसे भी बढ़कर काम किया। शुरुआत से ही, उनके साथ संचार सहज और सुचारू था। उन्होंने मेरी आवश्यकताओं को अच्छी तरह से समझने के लिए समय निकाला और पूरी प्रक्रिया को स्पष्ट रूप से समझाया। हालांकि, जिस बात ने मुझे सबसे ज्यादा प्रभावित किया, वह उनके काम की गुणवत्ता थी। नील द्वारा विकसित CNN क्लासिफायर पूरी तरह से काम करता है और बिल्कुल उत्कृष्ट परिणाम देता है। वर्गीकरण की सटीकता वास्तव में प्रभावशाली है और मॉडल का प्रदर्शन बस शीर्ष-स्तर का है। नील को न्यूरल नेटवर्क की विभिन्न परतों और मापदंडों की गहरी समझ है, और उन्होंने मॉडल को पूरी तरह से अनुकूलित किया है।
सईद ने AI तुलना में हमारी अपेक्षाओं को कहीं अधिक बढ़ा दिया है और खुद को एक उत्कृष्ट समाधान साबित किया है। इस कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अनुप्रयोग ने न केवल हमारे कार्यों को कुशलता से निपटाया है, बल्कि हमारी कंपनी के लिए प्रभावशाली अतिरिक्त मूल्य भी उत्पन्न किया है। जो चीज सईद को वास्तव में अलग करती है, वह कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में जटिल समस्याओं को हल करने की इसकी क्षमता है। एल्गोरिदम अत्यधिक परिष्कृत हैं, जो दिए गए कार्य की जटिलता की परवाह किए बिना सटीक परिणाम देते हैं। सईद की बहुमुखी प्रतिभा इसे अनुप्रयोग क्षेत्रों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करने की अनुमति देती है, जो विशेष रूप से प्रभावशाली है।
नील अहमद ने अपनी बेहतरीन व्यावसायिकता और विस्तार पर गहन ध्यान से मेरी उम्मीदों को पार कर लिया। उनकी गहरी समझ और त्वरित प्रतिक्रिया ने उनके साथ काम करना आसान बना दिया। बहुत तेज़ टर्नअराउंड और उच्च-गुणवत्ता वाला काम—बिल्कुल अद्भुत!
हमारे सहयोग के दौरान नील वास्तव में पेशेवर थे। वह मेरी तरफ से किसी भी प्रश्न या नई मांगों के लिए हमेशा उपलब्ध थे और उनकी प्रतिक्रियाएं हमेशा बहुत तेज़ थीं। उनके संचार, उनके तकनीकी कौशल के साथ, एक महान परियोजना का नेतृत्व किया।
केवल लॉग इन ग्राहक जिन्होंने यह उत्पाद खरीदा है, वे समीक्षा छोड़ सकते हैं।
