Végponttól végpontig tartó gépi tanulási mérnöki munka – az adat-előfeldolgozástól és modellképzéstől a felhőalapú telepítésig a GCP-n és a Hugging Face-en. Mélytanulás, számítógépes látás, NLP, prediktív modellezés és idősor-előrejelzés, mindez a teljes MLOps életciklus során kezelve.
Egyedi gépi tanulási modelleket és MLOps pipeline-okat építek és telepítek – óránként
1 óra professzionális gépi tanulási mérnöki munka. Ideális kezdeti konzultációkhoz, projekttervezéshez, kódellenőrzésekhez vagy kisebb, fókuszált feladatokhoz. Rendelés előtt üzenjen nekem.
- 1 óra ML mérnöki idő
- Projekttervezés vagy kódellenőrzés
- Írásos összefoglaló a megállapításokról vagy ajánlásokról
- Követő üzenet a következő lépésekkel
5 óra dedikált ML mérnöki munka a zárt build-ekhez – adat előfeldolgozás, modell prototípus készítés, funkciótervezés vagy meglévő modell telepítése. Rendelés előtt írjon nekem üzenetet.
- 5 óra ML mérnöki idő
- Adat-előfeldolgozás vagy jellemzők mérnöki tervezése
- Modell prototípus készítés vagy képzés
- Forráskód átadva
- Folyamatos frissítések
- A elvégzett munka írásos dokumentációja
10 óra végponttól végpontig tartó ML mérnöki munka jelentős projektekhez – teljes képzési pipeline-ok, felhőalapú telepítések vagy komplett proof-of-concept rendszerek. Rendelés előtt üzenjen nekem.
- 10 óra ML mérnöki idő
- Teljes, végpontok közötti pipeline fejlesztés
- Modell betanítás, értékelés és optimalizálás
- Felhőalapú telepítés (GCP vagy Hugging Face)
- Minden forráskód és dokumentáció
- Folyamatos frissítések
- Szállítás utáni támogatási útmutató
Egyedi ajánlat kérése
Jelentkezzen be egyedi ajánlat kéréséhez
Hozzon létre egy ingyenes fiókot, vagy jelentkezzen be, hogy személyre szabott ajánlatot kérjen ettől a Zinnertől.
Bejelentkezés / RegisztrációElőzetes értékesítési kérdés feltevése
Jelentkezzen be kérdés feltevéséhez
A platformon történő spam csökkentése érdekében az előzetes értékesítési üzeneteket csak bejelentkezett felhasználók küldhetik el.
Hozzon létre egy ingyenes fiókot, vagy jelentkezzen be, hogy közvetlenül üzenjen ennek a Zinnernek.
Bejelentkezés / RegisztrációBejelentkezés szükséges
Hozzon létre egy ingyenes fiókot, vagy jelentkezzen be, hogy üzenetet küldjön ennek a Zinnernek.
Bejelentkezés / RegisztrációBejelentkezés szükséges
Hozzon létre egy ingyenes fiókot, vagy jelentkezzen be, hogy személyre szabott ajánlatot kérjen.
Bejelentkezés / RegisztrációÁttekintés
Főbb részletek erről a szolgáltatásról, hogy segítsen a döntésben. A Zinn Hub generálta, nem az eladó.
Értékpozíció
MLOps lefedettség
Fő specializációk
Technológiai stack
Szállítási formátum
Amit kapni fog
Teljes leírás
Teljes, gyártásra kész gépi tanulási rendszereket építek és telepítek, amelyek valós üzleti problémákat oldanak meg – nem csak prototípusokat, amelyek egy jegyzetfüzetben porosodnak.
15éves szakmai tapasztalattal, mint kreatív vezető, mielőtt áttértem a gépi tanulási mérnöki területre, olyat hozok, amit a legtöbb ML mérnök nem: stratégiai, üzleti-első perspektívát. Nem csak modelleket építek – megértem, miért van rájuk szüksége, és mit kell elérniük kereskedelmi szempontból. Ez azt jelenti, hogy minden általam szállított rendszer az Ön tényleges működési céljait szem előtt tartva készül, nem csak a technikai pontossági mutatókat.
Szakértelmem az MLOps teljes életciklusát lefedi. Mindent kezelek a nyers adatmérnökségtől és a jellemzők kinyerésétől a modellképzésen, értékelésen át a teljes CI/CD telepítésig a Google Cloud Platformon vagy a Hugging Face-en. Nem kell külön embereket felvenned az adat-előkészítéshez, modellezéshez és telepítéshez – én szállítom a teljes pipeline-t.
Fő szakterületeim közé tartozik az üzleti eredmények előrejelzésére szolgáló prediktív modellezés, a számítógépes látás és mélytanulás konvolúciós neurális hálózatok használatával, a természetes nyelvi feldolgozás szövegelemzéshez és nyelvi megértéshez, az idősoros előrejelzés a kereslet tervezéséhez és az operatív előrejelzéshez, valamint a GenAI alkalmazások, beleértve a RAG pipeline-okat és a LangChain integrációkat.
Az általam épített és telepített valós projektek közé tartozik egy anomáliaészlelő rendszer, amely autoenkódereket és mel spektrogramokat használ prediktív karbantartáshoz (rövidlistára került az ITEC Pekingben), egy végponttól végpontig tartó migrén előrejelző alkalmazás, amelyet a Hugging Face-en telepítettek, egy éttermi kereslet előrejelző modell a készletoptimalizáláshoz, egy CNN-alapú növénybetegség-osztályozó, amelyet a GCP-n telepítettek élő frontenddel, és egy AI-alapú házi feladat értékelő alkalmazás az oktatási szektor számára.
A technológiai stackem a Python, TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Pandas, NumPy, MLflow, Docker, GitHub Actions, GCP és Hugging Face – minden, ami ahhoz kell, hogy egy koncepciót nyers adatokból élő, skálázható, telepített rendszerré alakítsak.
Ez a Zinn óradíjban van árazva. Kérem, rendelés előtt írjon nekem üzenetet, hogy felmérhessük a projektjét, megbecsülhessük a szükséges órákat, és megbizonyosodhassunk arról, hogy egyetértünk a teljesítendő feladatokban, mielőtt elkötelezi magát. Ezután egyszerűen válassza ki az órák számát mennyiségként a pénztárnál.
Alakítsuk át adatait egy működő, telepített megoldássá.
Zinner minőségi garancia
Minden Zinnert felülvizsgálunk és jóváhagyunk, mielőtt csatlakozna a platformhoz.
Minden szolgáltatásunkat minőségbiztosítási kötelezettségvállalásunk támasztja alá.
A kifizetés védett mindaddig, amíg Ön jóvá nem hagyja a leszállított munkát.
Csomagok összehasonlítása
| Funkció | Egy óra | 5 órás blokk | 10 órás blokk |
|---|---|---|---|
| Szállítási idő | 2 nap | 7 nap | 10 nap |
| Felülvizsgálatok | 1 | 2 | 3 |
| 1 óra ML mérnöki idő | ✓ | ✕ | ✕ |
| Projekttervezés vagy kódellenőrzés | ✓ | ✓ | ✓ |
| Az eredmények vagy ajánlások írásos összefoglalása | ✓ | ✕ | ✕ |
| Nyomon követő üzenet a következő lépésekkel | ✓ | ✕ | ✕ |
| 5 óra ML mérnöki idő | ✕ | ✓ | ✕ |
| Adat-előfeldolgozás vagy jellemzők mérnöki munkája | ✕ | ✓ | ✕ |
| Modell prototípus készítés vagy képzés | ✕ | ✓ | ✕ |
| Forráskód kézbesítve | ✕ | ✓ | ✕ |
| Folyamatos frissítések | ✕ | ✓ | ✓ |
| Elvégzett munka írásos dokumentációja | ✕ | ✓ | ✕ |
| 10 óra ML mérnöki idő | ✕ | ✕ | ✓ |
| Teljes körű folyamatfejlesztés | ✕ | ✕ | ✓ |
| Modellképzés, értékelés és optimalizálás | ✕ | ✕ | ✓ |
| Felhőalapú telepítés (GCP vagy Hugging Face) | ✕ | ✕ | ✓ |
| Minden forráskód és dokumentáció | ✕ | ✕ | ✓ |
| Szállítás utáni támogatási útmutató | ✕ | ✕ | ✓ |
Minták
Tekintse meg az eladó munkáinak példáit, amelyek ehhez a Zinnhez kapcsolódnak.
Portfólió
Példák az eladó munkájára, amely ehhez a Zinnhez kapcsolódik.

Végponttól végpontig tartó alkalmazás
Hangfeldolgozó végponttól végpontig tartó alkalmazás hajómotor-anomáliák észlelésére


Házi feladat értékelő AI alkalmazás
Házi feladat értékelő AI alkalmazás GCP-n futtatva és Gemini modelleket használva

Extra információk
Képességeim
Szolgáltatás részletei
Gyakran Ismételt Kérdések
Mert minden ML projekt más. Meg kell értenem az adatait, az üzleti problémáját és a várható eredményeit, mielőtt pontos becslést adhatnék a szükséges órákról. Egy gyors egyeztetés biztosítja, hogy csak azért fizessen, amire valóban szüksége van, és hogy teljes mértékben egyetértésben legyünk, mielőtt bármilyen munka megkezdődik.
Minden csomag órák egy blokkját jelenti az óradíjamon. Kiválasztja a projektjéhez leginkább illő csomagot, és a mennyiségválasztóval megsokszorozhatja, ha több órára van szüksége. Például, ha 2x rendeli meg a Standard csomagot, akkor 10 órát kap. A pontos hatókörben és óraszámban a megrendelés előtt megegyezünk.
Ezt a hatókör-meghatározási fázisban fogjuk megvitatni. Ha egy projekt túlnő az eredeti becslésen, értesítem Önt, mielőtt bármilyen további órát dolgoznánk, így eldöntheti, hogyan tovább. Soha nem számolok fel olyan időért, amiben nem állapodtunk meg.
Igen. Meg kell adnia a projektjéhez szükséges adatkészletet vagy adatforrást. A hatókör-meghatározó beszélgetésünk során tanácsot adok az adatkövetelményekről, a formázásról és az esetlegesen szükséges előfeldolgozásról, mielőtt elkezdjük.
Az elsődleges stackem a Python TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Pandas és NumPy könyvtárakkal. MLOps-hoz MLflow-t, Dockert, GitHub Actions-t használok, és Google Cloud Platformon vagy Hugging Face-en telepítek. Ha a projektedhez speciális keretrendszerre van szükség, jelezd a tervezés során.
Igen. A projekt során előállított összes forráskód, modell és dokumentáció átadásra kerül Önnek, és az Ön belátása szerint használhatja, módosíthatja és telepítheti.
Abszolút. Akár egy meglévő modell javítására, újratanítására vagy élesítésére van szüksége, ott tudom folytatni, ahol Ön vagy egy korábbi fejlesztő abbahagyta. Csak ossza meg, amije van a megbeszélésünk során.
Telepített projektjeim az egészségügy, a mezőgazdaság, az élelmiszeripar és italgyártás, az oktatás és az ipari karbantartás területét ölelik fel. Ennek ellenére a gépi tanulás elvei minden iparágban alkalmazhatók – ha van adata és üzleti problémája, tudok megoldást tervezni.
A Prémium csomag tartalmazza a szállítás utáni támogatási útmutatót. Az ezen túli folyamatos karbantartásról vagy felügyeletről külön megállapodást köthetünk a hatókör-meghatározási beszélgetésünk során.
Ez a szolgáltatás ideális fókuszált, jól meghatározott ML feladatokhoz, versenyképes óradíjjal. A Senior ML & Data Science Zinnem komplexebb projektekhez való, amelyek mélyebb architekturális szakértelmet, fejlett rendszertervezést, CI/CD pipeline beállítást és teljes gyártási szintű telepítést igényelnek – ami a magasabb díjban is megmutatkozik.
Vásárlói vélemények
Nézze meg, mit mondanak ügyfeleink erről a Zinnről
Kategóriák
Zinner irányelvek
Kapcsolódó Zinns

Szöveget fogok kinyerni PDF-ekből és képekből fejlett OCR segítségével

Egyedi NLP és generatív AI megoldásokat építek vállalkozásod számára

Egyedi számítógépes látás és mélytanulási modellt építek Pythonban





