Zinn Hub
0
Ձեր զամբյուղը
0

Մի հայացքից

Այս ծառայության հիմնական մանրամասները, որոնք կօգնեն ձեզ որոշում կայացնել: Ստեղծվել է Zinn Hub-ի կողմից, ոչ թե վաճառողի:

Մոդելի տեսակը

Երկուական և բազմադասակարգային դասակարգում
Հիմնական փաթեթը ներառում է երկուական դասակարգում (օրինակ՝ նորմալն ընդդեմ աննորմալի); ավելի բարձր մակարդակները տարածվում են բազմադաս և սեգմենտացիայի առաջադրանքների վրա՝ ռենտգեն, ՄՌՏ և ՇՏ պատկերման միջոցով։

Օգտագործված շրջանակներ

YOLOv8, UNet, ResNet, EfficientNet և այլն
Կառուցվում է խորը ուսուցման հաստատված ճարտարապետությունների վրա, ներառյալ CNN-ները, Transfer Learning մոդելները և սեգմենտացիայի ցանցերը, որոնք նվազեցնում են ուսուցման ժամանակը և բարելավում ճշգրտությունը սահմանափակ տվյալների հավաքածուների վրա:

Տեղակայման համար պատրաստ

Ամպ + API (միայն պրեմիում մակարդակ)
Ամպային տեղակայումը և API ինտեգրումը բացառիկ են Premium թարմացման համար (10-օրյա առաքում), ինչը այն դարձնում է ճիշտ ընտրություն, եթե ձեզ անհրաժեշտ է արտադրության համար պատրաստ, ինտեգրված լուծում, այլ ոչ թե ինքնուրույն մոդել։

Ներառված առաքումներ

Աղբյուրի կոդ, նախնական մշակում և ճշգրտում
Բոլոր մակարդակները ներառում են աղբյուրի կոդը, տվյալների նախնական մշակումը, մոդելի վավերացումը և ճշգրտումը։ Մոդելի փաստաթղթավորումը և կատարողականի մոնիտորինգը բացվում են ավելի բարձր մակարդակներում՝ արժե հաշվի առնել շարունակական սպասարկման կարիքների համար։

Ինչ կստանաք

Ձևաչափեր:
Աղբյուրի ֆայլեր
Ամպային հղում
Գրավոր հաշվետվություն
Առաքման եղանակը:
Պատվերների կառավարիչ
Նշումներ: Աղբյուրի կոդը առաքվում է որպես Python սկրիպտներ կամ Jupyter նոթբուքեր՝ ամպային հղումով՝ պատվերի կառավարչի միջոցով: Մոդելի կշիռները և օժանդակ ֆայլերը ներառված են: Գրավոր կատարողականի հաշվետվություն է տրամադրվում Gold և Platinum մակարդակներում: Ամպային տեղակայման հաստատումը և API-ի մանրամասները առաքվում են պատվերի կառավարչի միջոցով Platinum մակարդակում:

Ամբողջական նկարագրություն

Եթե ձեզ անհրաժեշտ է ճշգրիտ, տեղակայման համար պատրաստ AI մոդել, որը կարող է վերլուծել բժշկական պատկերներ, իրական ժամանակում հայտնաբերել բույսերի հիվանդություն կամ դասակարգել օբյեկտներ պատկերների և տեսահոսքերի միջոցով, ապա այս ծառայությունը հենց դա է ապահովում՝ ստեղծված զրոյից ձեր հատուկ խնդրի համար:

Անկախ նրանից, թե դուք հետազոտող եք, առողջապահական տեխնոլոգիաների ստարտափ, ագրո-տեխնոլոգիական ընկերություն կամ ինժեներ, որը նախատիպավորում է AI-ով աշխատող արտադրանք, խորը ուսուցման հուսալի խողովակաշարը ամեն ինչի հիմքն է: Դա նշանակում է ոչ միայն մարզված մոդել, այլև մեկը, որը խստորեն վավերացվել է, ճշգրտվել է ճշգրտության համար և հանձնվել է մաքուր, լավ կառուցված աղբյուրի կոդով, որը դուք իսկապես կարող եք օգտագործել:

**Ինչ է ներառված յուրաքանչյուր մակարդակում**

Յուրաքանչյուր ներգրավվածություն սկսվում է ձեր կոնկրետ օգտագործման դեպքի տիրույթի հետազոտությունից՝ լինի դա ռենտգեն հետազոտությունների երկուական դասակարգում, ՄՌՏ սկանավորումների բազմադասային սեգմենտացիա, թե իրական ժամանակի օբյեկտների հայտնաբերում տեսանյութերում։ Այնուհետև, աշխատանքային հոսքը ներառում է տվյալների ամբողջական նախնական մշակում, նեյրոնային ցանցի անհատական դիզայն (CNN, RNN, GAN ճարտարապետություններ՝ ըստ անհրաժեշտության), փոխանցման ուսուցում ապացուցված նախապես մարզված հիմքերից, ինչպիսիք են ResNet, EfficientNet և MobileNet, և ուսուցում առաջադեմ շրջանակներով, ներառյալ YOLOv8, UNet, SSD և Mask RCNN։ Յուրաքանչյուր մոդել վավերացվում և փորձարկվում է առաքումից առաջ, իսկ ճշգրտումներ են կիրառվում՝ ձեր տվյալների հավաքածուի վրա կատարողականը առավելագույնի հասցնելու համար։

**Երեք մակարդակները մի հայացքով**

Մուտքի մակարդակը տրամադրում է ամուր, վավերացված երկուական դասակարգման մոդել՝ իդեալական հայեցակարգի ապացույցի կամ կենտրոնացված ախտորոշիչ խնդրի համար, ինչպիսին է նորմալի և աննորմալի հայտնաբերումը: Ստանդարտ մակարդակը ավելացնում է մոդելի համապարփակ փաստաթղթավորում, որպեսզի ձեր թիմը կարողանա հասկանալ, պահպանել և զարգացնել այն, ինչ մատուցվել է: Ամբողջական մակարդակը էլ ավելի է ընդլայնվում՝ ավելացնելով կատարողականի մոնիտորինգ, ամպային տեղակայում և API ինտեգրում, որպեսզի մոդելը ոչ միայն մարզվի, այլև գործի և կանչվի ձեր հավելվածից:

**Կիրառման ոլորտներ**

Բժշկական պատկերների վերլուծություն (ռենտգեն, ՄՌՏ, ԿՏ սկանավորման դասակարգում, հայտնաբերում և սեգմենտացիա), բույսերի հիվանդությունների հայտնաբերում ճշգրիտ գյուղատնտեսության համար, և օբյեկտների հայտնաբերում և դասակարգում պատկերներում, տեսանյութերում և կենդանի տեսախցիկի հոսքերում։

**Ում համար է սա**

Առողջապահական տեխնոլոգիաների թիմեր, որոնց անհրաժեշտ է ինտեգրման համար պատրաստ վավերացված AI մոդել: Հետազոտողներ, որոնց անհրաժեշտ է խստորեն փորձարկված դասակարգման կամ սեգմենտացիայի խողովակաշար: Գյուղատնտեսական տեխնոլոգիաների մշակողներ, որոնք ստեղծում են խելացի բերքի մոնիտորինգի գործիքներ: Ինժեներներ և արտադրանքի թիմեր, որոնք ցանկանում են վերջնական AI լուծում՝ առանց ենթակառուցվածքը զրոյից կառուցելու:

Յուրաքանչյուր մոդել առաքվում է ամբողջական ելակետային կոդով: Առանց սև արկղերի՝ Դուք տիրապետում եք ամեն ինչին, ինչ ստեղծվում է:

Zinner Որակի Երաշխիք

✓
Ստուգված մասնագետ
Յուրաքանչյուր Zinner վերանայվում և հաստատվում է հարթակին միանալուց առաջ:
✓
Որակյալ աշխատանքը երաշխավորված է
Բոլոր ծառայություններն ապահովված են մեր որակի ապահովման պարտավորությամբ:
✓
Ապահով վճարում
Ձեր վճարումը պաշտպանված է մինչև առաքված աշխատանքը հաստատելը:

Համեմատել փաթեթները

ԱռանձնահատկությունԱրծաթ — Երկուական դասակարգիչՈսկի — Փաստաթղթավորված մոդելՊլատինում — Տեղակայված և ինտեգրված
Առաքման ժամանակը3 օր6 օր10 օր
Վերանայումներանսահմանափականսահմանափականսահմանափակ
Դոմենի հետազոտություն ձեր հատուկ պատկերման խնդրի համար✓✕✕
Տվյալների նախնական մշակման ամբողջական խողովակաշար✓✕✕
Մոդելի անհատական դիզայն (CNN / փոխանցման ուսուցման հիմք)✓✕✕
Մոդելի ուսուցում, վավերացում և փորձարկում✓✕✕
Ճշգրտում՝ օպտիմալացված ճշգրտության համար✓✕✕
Ամբողջական ելակետային կոդը առաքված է✓✓✕
Ներառված են Silver մակարդակի բոլոր առաքումները✕✓✕
Աջակցում է բազմադասակարգային դասակարգման կամ հայտնաբերման խնդիրներին✕✓✕
Ընդլայնված ճարտարապետության ընտրություն (YOLOv8, UNet, ResNet, EfficientNet և այլն)✕✓✕
Մոդելի համապարփակ փաստաթղթեր (ճարտարապետություն, ուսուցման գործընթաց, չափորոշիչներ)✕✓✕
Լավ կարգավորված կատարողականի հաշվետվություն վավերացման չափորոշիչներով✕✓✕
Ներառված են Gold մակարդակի բոլոր առաքումները✕✕✓
Աջակցում է բարդ սեգմենտացիայի և հայտնաբերման խողովակաշարերին (Mask RCNN, UNet, YOLO)✕✕✓
Արդյունավետության մոնիտորինգի կարգավորում տեղակայումից հետո✕✕✓
Մարզված մոդելի ամպային տեղակայում✕✕✓
REST API ինտեգրում, որպեսզի մոդելը հնարավոր լինի կանչել ձեր արտադրանքից✕✕✓
Ամբողջական աղբյուրի կոդը և ամբողջական փաստաթղթերը առաքված են✕✕✓

Պորտֆոլիո

Վաճառողի աշխատանքի օրինակներ՝ կապված այս Zinn-ի հետ։

Կառուցել խորը ուսուցման մոդել բժշկական պատկերների վերլուծության համար

Կառուցել խորը ուսուցման մոդել բժշկական պատկերների վերլուծության համար

Լրացուցիչ տեղեկություններ

Ինչու ընտրել ինձ

Մասնագիտացում.Խորը ուսուցում բժշկական պատկերների, գյուղատնտեսության և իրական ժամանակի օբյեկտների հայտնաբերման համար
Մոտեցում.Յուրաքանչյուր մոդել հատուկ նախագծված է ձեր կոնկրետ խնդրի համար, այլ ոչ թե ընդհանուր ձևանմուշ: Աշխատանքային հոսքը ներառում է հետազոտություն, նախնական մշակում, ճարտարապետության ընտրություն, ուսուցում, վավերացում, ճշգրտում և (ավելի բարձր մակարդակներում) տեղակայում և API ինտեգրում:
Ինչ եք ստանում.Ամբողջական աղբյուրի կոդ | Վավերացված և ճշգրտված մոդել | Փաստաթղթեր (Gold & Platinum) | Ամպային տեղակայում և API (Platinum) | Անսահմանափակ վերանայումներ բոլոր մակարդակներում

Գործիքներ, որոնք ես օգտագործում եմ

Շրջանակներ և ճարտարապետություններ.YOLOv8 | UNet | Mask RCNN | SSD | ResNet | EfficientNet | MobileNet | CNN | RNN | GANs
Տեխնիկա:Փոխանցման ուսուցում | Մաքսային նյարդային ցանցի նախագծում | Տվյալների նախնական մշակում | Մոդելի վավերացում և փորձարկում | Նուրբ կարգավորում | Ամպային տեղակայում | REST API ինտեգրում

Կատարյալ է

Իդեալական հաճախորդներ:Առողջապահական տեխնոլոգիաների ստարտափներ | Բժշկական հետազոտողներ | Գյուղատնտեսական տեխնոլոգիաների մշակողներ | AI արտադրանքի ինժեներներ | Ակադեմիական թիմեր, որոնց անհրաժեշտ է վավերացված ML խողովակաշար
Օգտագործման դեպքեր:Ռենտգեն / ՄՌՏ / ՇՏ սկանավորման դասակարգում և սեգմենտացիա | Բույսերի հիվանդությունների հայտնաբերում | Իրական ժամանակի օբյեկտների հայտնաբերում պատկերներում և տեսանյութերում | Երկուական կամ բազմադաս բժշկական պատկերների դասակարգում

Հաճախ տրվող հարցեր

Դուք պետք է տրամադրեք ձեր խնդրին համապատասխան պիտակավորված պատկերներ կամ տեսանյութերի տվյալներ (օրինակ՝ դասակարգված ռենտգենյան ճառագայթներ, բույսերի հիվանդությունների անոտացված պատկերներ)։ Որքան ավելի ներկայացուցչական լինի ձեր տվյալների հավաքածուն, այնքան ավելի ուժեղ կլինի մոդելի կատարողականությունը։ Եթեր ձեր տվյալները մաքրման կամ վերաձևաչափման կարիք ունեն, տվյալների նախնական մշակումը ներառված է յուրաքանչյուր մակարդակում։

Խնդրում ենք նշել սա ձեր նախագծի մանրամասներում, երբ պատվիրեք: Կախված շրջանակից, հնարավոր է աշխատել հանրությանը հասանելի տվյալների հավաքածուների հետ կամ քննարկել ծանոթագրման պահանջները պատվերի զրույցի միջոցով:

Ճարտարապետության ընտրությունը կախված է ձեր կոնկրետ խնդրից: Շրջանակները և մոդելները ներառում են YOLOv8, UNet, Mask RCNN, SSD հայտնաբերման և սեգմենտացիայի համար, և ResNet, EfficientNet, և MobileNet տրանսֆերային ուսուցման միջոցով դասակարգման խնդիրների համար: Լավագույն տարբերակն ընտրվում է հետազոտական փուլում:

Այո, յուրաքանչյուր մակարդակ ներառում է ամբողջական աղբյուրի կոդը: Դուք տիրապետում եք ամեն ինչին, ինչ առաքվում է, իսկ Gold և Platinum մակարդակները ներառում են նաև փաստաթղթեր, որոնք բացատրում են ճարտարապետությունը և դրա օգտագործման եղանակը:

Platinum մակարդակը ներառում է մարզված մոդելի տեղակայումը ամպային միջավայրում և REST API-ի կարգավորումը, որպեսզի մոդելը կարողանա կանչվել արտաքին հավելվածից: Խնդրում ենք նշել ձեր նախընտրած ամպային մատակարարի կամ միջավայրի մանրամասները պատվերը տեղադրելիս:

Անսահմանափակ վերանայումները ներառված են բոլոր մակարդակներում: Վերանայումները ներառում են մոդելի կոնֆիգուրացիայի, ուսուցման պարամետրերի կամ ելքային ձևաչափի ճշգրտումներ՝ հիմնված ձեր կարծիքի վրա. դրանք չեն ներառում նոր տվյալների հավաքածուի տրամադրում կամ խնդրի շրջանակի ամբողջական փոփոխություն:

Աղբյուրի կոդը առաքվում է որպես Python սկրիպտներ կամ նոթբուքեր (ստանդարտ խորը ուսուցման աշխատանքային հոսքերի համար): Մոդելի կշիռները և ցանկացած լրացուցիչ ֆայլեր առաքվում են ամպային հղման միջոցով: Փաստաթղթերը տրամադրվում են որպես գրավոր հաշվետվություն, որտեղ կիրառելի է:

Հաճախորդների ակնարկներ

Տեսեք, թե ինչ են ասում մեր հաճախորդները այս Zinn-ի մասին

5.0
3 ակնարկներ
5 ⭐
3
4 ⭐
0
3 ⭐
0
2 ⭐
0
1 ⭐
0

Գերազանց կոդավորում

Հիանալի է։

Լավ աշխատանք և ուշադիր

Միայն մուտք գործած հաճախորդները, ովքեր գնել են այս ապրանքը, կարող են ակնարկ թողնել:

Կատեգորիաներ

Zinner Քաղաքականություն

Build Deep Learning Models For Medical Imaging With Zinn Digital&Reg;

Միայն մուտք գործած հաճախորդները, ովքեր գնել են այս ապրանքը, կարող են ակնարկ թողնել:

Ընտրանքներ և պատվեր

Ստացեք Zinn Hub հավելվածը

Ծանուցումներ · Ավելի արագ մուտք · Ամբողջ էկրան

Հպեք Կիսվել ձեր բրաուզերում

➜ Այնուհետև հպեք "Ավելացնել հիմնական էկրանին"