Ես կստեղծեմ անհատական նեյրոնային ցանց կամ մեքենայական ուսուցման մոդել

Անկախ նրանից, թե դուք պետք է դասակարգեք պատկերներ, հայտնաբերեք օբյեկտներ, կանխատեսեք ժամանակային շարքեր, մշակեք բնական լեզու կամ տեղակայեք մարզված մոդել իրական հավելվածում, դուք հասել եք ճիշտ տեղը:

Zinn Digital-ը Լոնդոնում տեղակայված տվյալների գիտության թիմ է, որն ունի համակարգչային գիտության աստիճաններ և լայն գործնական փորձ՝ AI, մեքենայական ուսուցման և խորը ուսուցման լուծումներ մատուցելու տարբեր ոլորտներում և տվյալների հավաքածուներում: Յուրաքանչյուր նախագիծ ստեղծվում է ձեր պահանջներին համապատասխան՝ առանց ձևանմուշների, առանց դյուրանցումների:

**Ինչ է ներառում այս ծառայությունը:**

Նեյրոնային ցանցեր — կոնվոլյուցիոն (CNN), ռեկուրենտ (RNN) և տարածաշրջանային (RCNN) ճարտարապետություններ, որոնք նախագծված և մարզված են ձեր կոնկրետ խնդրի համար:

Մեքենայական ուսուցում՝ վերահսկվող և չվերահսկվող ուսուցում, ներառյալ դասակարգումը, ռեգրեսիան և կլաստերացման խողովակաշարերը, որոնք կառուցված են Scikit-learn-ի և Python-ի միջոցով։

Խորը ուսուցում — առաջադեմ տեխնիկաներ, ներառյալ YOLO-ի վրա հիմնված օբյեկտների հայտնաբերումը, GPT ոճի լեզվի մոդելավորումը և դեմքի ճանաչման համակարգերը՝ օգտագործելով OpenCV և TensorFlow:

Բնական լեզվի մշակում՝ չաթբոտի մշակում NLP շրջանակներով և Dialogflow-ով; տեքստի դասակարգում և հաջորդականության մոդելավորում։

Գեներատիվ AI — մոդելներ, որոնք ստեղծում են տեքստ, պատկերներ կամ աուդիո՝ հարմարեցված ձեր օգտագործման դեպքին:

Չափայնության նվազեցում — PCA և հարակից տեխնիկաներ՝ բարձր չափայնության տվյալները պարզեցնելու, մոդելի կատարողականությունը բարելավելու և ուսուցումն արագացնելու համար:

Մոդելի տեղակայում — Flask API-ներ, FastAPI և Streamlit վահանակներ, որպեսզի ձեր մարզված մոդելը հասանելի լինի կենդանի վեբ հավելվածում կամ ինտեգրվի ձեր առկա արտադրանքին:

**Ինչ կստանաք.**

Դուք կստանաք ամբողջությամբ մարզված մոդելի ֆայլը, մաքուր և փաստաթղթավորված Python աղբյուրի կոդը (Jupyter Notebook և/կամ.py սկրիպտներ), կատարողականի հաշվետվությունները (ճշգրտության չափորոշիչներ, կորուստների կորեր, շփոթության մատրիցա, որտեղ կիրառելի է), և հստակ հրահանգներ մոդելը գործարկելու կամ վերաօգտագործելու համար:

**Գործիքներ, որոնց հետ աշխատում ենք.**

TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn, OpenCV, Seaborn, Flask, Streamlit — արդյունաբերական ստանդարտ ստեկ արտադրության համար պատրաստ AI աշխատանքի համար:

**Ու՞մ համար է սա:**

Ստարտափներ, որոնք ստեղծում են AI-ով աշխատող գործառույթներ, հետազոտողներ, որոնց անհրաժեշտ է վերլուծության համար մարզված մոդել, ձեռնարկություններ, որոնք ցանկանում են ավտոմատացնել որոշումները տվյալներից, և ծրագրավորողներ, ովքեր ցանկանում են ամուր, լավ փաստաթղթավորված AI բաղադրիչ, որը կարող են անմիջապես ինտեգրել:

**Ինչպես է այն աշխատում.**

1. Տեղադրեք ձեր պատվերը և կիսվեք ձեր տվյալների հավաքածուով, նպատակներով և ցանկացած համապատասխան համատեքստով:
2. Թիմը վերանայում է ձեր պահանջները և հաստատում շրջանակը պատվերի չաթի միջոցով:
3. Իրականացվում են հետազոտություն, ճարտարապետության նախագծում, ուսուցում և գնահատում:
4. Առաքումները՝ մոդելը, կոդը և փաստաթղթերը, առաքվում են ձեր պատվերին:
5. Վերանայումները կատարվում են մինչև ձեր գոհունակությունը:

Ամբողջ հաղորդակցությունը տեղի է ունենում Zinn Hub-ի միջոցով։ Ժամանակին առաքումը և անսահմանափակ վերանայումները ստանդարտ են յուրաքանչյուր մակարդակում։