Ստացեք ամբողջությամբ մարզված և փորձարկված մեքենայական ուսուցման դասակարգման մոդել, որը կառուցված է Python-ով՝ ամբողջական տվյալների նախնական մշակմամբ, հատկանիշների ընտրությամբ, մոդելի օպտիմալացմամբ և արդյունքների հստակ մեկնաբանությամբ՝ պատրաստ իրական աշխարհում օգտագործման համար:
Ես կստեղծեմ Python ML դասակարգման մոդել ձեր տվյալների հավաքածուի համար
Հիմնական դասակարգման խողովակաշար մեկ, լավ կառուցված տվյալների հավաքածուի համար:
- Տվյալների նախնական մշակում (բացակայող արժեքներ, կոդավորում, մասշտաբավորում)
- Հատկանիշների ընտրություն՝ կանխատեսող փոփոխականները բացահայտելու համար
- Մեկ օպտիմալ դասակարգման մոդել մարզված և փորձարկված
- Մոդելի կատարողականի գնահատում և արդյունքների մեկնաբանություն
- Python-ի վրա հիմնված առաքում՝ օգտագործելով Pandas & Scikit-learn
- Ձեր տվյալների համար առավել հարմար ալգորիթմի ուսումնասիրություն
Բազմամոդել համեմատություն և ավելի խորը վերլուծություն ավելի բարդ տվյալների հավաքածուների համար։
- Ամեն ինչ Essential-ում
- Բազմաթիվ դասակարգման ալգորիթմների համեմատություն (օրինակ՝ պատահական անտառ, գրադիենտային ուժեղացում, նեյրոնային ցանց)
- Հիպերպարամետրերի կարգավորում օպտիմալացված մոդելի ճշգրտության համար
- Դասի անհավասարակշռության մշակում, որտեղ պահանջվում է
- Ընդլայնված մեկնաբանություն՝ առանձնահատկությունների կարևորության վերաբերյալ պատկերացումներով
- Python կոդ՝ օգտագործելով Scikit-learn և TensorFlow՝ ըստ անհրաժեշտության
Ամբողջական դասակարգման նախագիծ՝ անսամբլային մեթոդներով, մանրակրկիտ վավերացմամբ և մանրամասն գրավոր եզրակացություններով։
- Ամեն ինչ պրոֆեսիոնալում
- Գնահատվել են անսամբլային և առաջադեմ նեյրոնային ցանցի մոդելները
- Խաչաձև վավերացում և ամուր ուսուցման/թեստավորման մեթոդաբանություն
- Մեթոդաբանության, բացահայտումների և առաջարկությունների մանրամասն գրավոր զեկույց
- Ամբողջական մեկնաբանված Python կոդ և աղբյուրի ֆայլեր առաքված
- Առաջնահերթ պատվերի մշակում ավելի սերտ համագործակցությամբ պատվերի չաթի միջոցով
Հարցնել անհատական առաջարկ
Մուտք գործեք՝ անհատական առաջարկ հարցնելու համար
Ստեղծեք անվճար հաշիվ կամ մուտք գործեք՝ այս Zinner-ից անհատական առաջարկ հարցնելու համար։
Մուտք / ԳրանցումՀարց տալ մինչև վաճառքը
Մուտք գործեք՝ հարց տալու համար
Հարթակի սպամը նվազեցնելու համար մինչև վաճառքի հաղորդագրությունները կարող են ուղարկվել միայն մուտք գործած օգտատերերի կողմից։
Ստեղծեք անվճար հաշիվ կամ մուտք գործեք՝ անմիջապես այս Zinner-ին հաղորդագրություն ուղարկելու համար։
Մուտք / ԳրանցումՊահանջվում է մուտք
Ստեղծեք անվճար հաշիվ կամ մուտք գործեք՝ այս Zinner-ին հաղորդագրություն ուղարկելու համար։
Մուտք / ԳրանցումՊահանջվում է մուտք
Ստեղծեք անվճար հաշիվ կամ մուտք գործեք՝ անհատականացված առաջարկ խնդրելու համար։
Մուտք / ԳրանցումՄի հայացքից
Այս ծառայության հիմնական մանրամասները, որոնք կօգնեն ձեզ որոշում կայացնել: Ստեղծվել է Zinn Hub-ի կողմից, ոչ թե վաճառողի:
Արժեքային դիրք
Ալգորիթմի ծածկույթ
Տեխնոլոգիական փաթեթ
Առաքման ժամանակը
Տվյալների պահանջ
Ինչ կստանաք
Ամբողջական նկարագրություն
Եթե ձեր բիզնեսը հիմնված է աղյուսակային տվյալների վրա, և դուք պետք է կանխատեսեք արդյունքները՝ հաճախորդների արտահոսք, հիվանդությունների դասակարգում, խարդախության հայտնաբերում, առաջատարների գնահատում կամ ցանկացած այլ կատեգորիայի վրա հիմնված թիրախ, ապա ճիշտ կառուցված մեքենայական ուսուցման դասակարգման մոդելը այդ հում տվյալները վերածում է հուսալի, գործնական կանխատեսումների։
Zinn Digital-ը Լոնդոնում հիմնված տվյալների գիտության թիմ է՝ Python-ում դասակարգման լուծումներ մատուցելու լայն գործնական փորձով։ Մենք կառավարում ենք ամբողջ խողովակաշարը՝ անկանոն հում տվյալներից մինչև մաքուր, լավ փաստաթղթավորված մոդել, որին կարող եք իրականում վստահել և օգտագործել։
Ահա թե կոնկրետ ինչ ենք մենք անում ձեզ համար.
Մենք սկսում ենք տվյալների մանրակրկիտ նախնական մշակումից՝ բացակայող արժեքների մշակումից, կատեգորիկ փոփոխականների կոդավորումից, հատկանիշների մասշտաբավորումից և դասի անհավասարակշռության խնդիրների լուծումից, որոնք այլապես կխեղաթյուրեին ձեր մոդելի կատարողականությունը: Այնուհետև, մենք իրականացնում ենք հատկանիշների խիստ ընտրություն՝ բացահայտելու այն փոփոխականները, որոնք իսկապես խթանում են կանխատեսող ուժը՝ հեռացնելով աղմուկը, որը մեծացնում է մոդելի բարդությունը՝ առանց ճշգրտությունը բարելավելու:
Մաքուր տվյալների հավաքածուի ստեղծումից հետո մենք գնահատում և համեմատում ենք բազմաթիվ դասակարգման ալգորիթմներ, որոնք լավագույնս համապատասխանում են ձեր խնդրին: Մեր գործիքակազմը ներառում է լոգիստիկ ռեգրեսիա, Նաիվ Բայես, որոշումների ծառի ալգորիթմներ, պատահական անտառ, գրադիենտ բուստինգ և նեյրոնային ցանցեր՝ մեզ տալով լայն հնարավորություններ՝ ձեր տվյալների բնութագրերին համապատասխան մոտեցում ընտրելու համար: Մենք մարզում և փորձարկում ենք ընտրված մոդելը՝ օգտագործելով ամուր վավերացման պրակտիկաներ, որպեսզի կատարողականի ցուցանիշներն արտացոլեն իրական աշխարհի վարքագիծը, այլ ոչ թե գերհարմարեցումը:
Վերջապես, մենք հստակ մեկնաբանում ենք արդյունքները՝ բացատրելով, թե ինչ է ձեզ ասում մոդելը, որքանով է այն վստահ, և ինչ են նշանակում արդյունքները ձեր կոնկրետ օգտագործման դեպքի համատեքստում։
Գործիքներ և գրադարաններ, որոնց հետ մենք աշխատում ենք՝ Python, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow և վերոնշյալ մեքենայական ուսուցման տեխնիկայի ամբողջական փաթեթը:
Այս ծառայությունը իդեալական է տվյալների վերլուծաբանների, արտադրանքի թիմերի, հետազոտողների և բիզնեսի սեփականատերերի համար, ովքեր ունեն պիտակավորված տվյալների հավաքածու և կարիք ունեն պրոֆեսիոնալ կերպով կառուցված հուսալի դասակարգման մոդելի՝ առանց տվյալների գիտությունը զրոյից սովորելու անհրաժեշտության:
Մենք գտնվում ենք Լոնդոնում և աշխատում ենք Zinn Hub-ի պատվերների համակարգի միջոցով: Պատվեր կատարելուց հետո պարզապես կիսվեք ձեր տվյալների հավաքածուով և ցանկացած համապատասխան նախագծի համատեքստով: Եթե մեզ պարզաբանումներ անհրաժեշտ լինեն, մենք անմիջապես կկապվենք պատվերի չաթի միջոցով:
Ընտրեք ձեր շրջանակին համապատասխան մակարդակը, և թույլ տվեք մեզ ձեր տվյալները վերածել որոշումների:
Zinner Որակի Երաշխիք
Յուրաքանչյուր Zinner վերանայվում և հաստատվում է հարթակին միանալուց առաջ:
Բոլոր ծառայություններն ապահովված են մեր որակի ապահովման պարտավորությամբ:
Ձեր վճարումը պաշտպանված է մինչև առաքված աշխատանքը հաստատելը:
Համեմատել փաթեթները
| Առանձնահատկություն | Էական | Մասնագետ | Ընդլայնված |
|---|---|---|---|
| Առաքման ժամանակը | 3 օր | 5 օր | 9 օր |
| Վերանայումներ | 1 | 2 | 3 |
| Տվյալների նախնական մշակում (բաց թողնված արժեքներ, կոդավորում, մասշտաբավորում) | ✓ | ✕ | ✕ |
| Հատկանիշների ընտրություն՝ կանխատեսող փոփոխականներ հայտնաբերելու համար | ✓ | ✕ | ✕ |
| Մարզված և փորձարկված մեկ օպտիմալ դասակարգման մոդել | ✓ | ✕ | ✕ |
| Մոդելի կատարողականի գնահատում և արդյունքների մեկնաբանություն | ✓ | ✕ | ✕ |
| Python-ի վրա հիմնված առաքում՝ օգտագործելով Pandas և Scikit-learn | ✓ | ✕ | ✕ |
| Ձեր տվյալների համար առավել հարմար ալգորիթմի ուսումնասիրություն | ✓ | ✕ | ✕ |
| Ամեն ինչ Essential-ում | ✕ | ✓ | ✕ |
| Բազմաթիվ դասակարգման ալգորիթմների համեմատություն (օրինակ՝ պատահական անտառ, գրադիենտ բուստինգ, նեյրոնային ցանց) | ✕ | ✓ | ✕ |
| Հիպերպարամետրերի կարգավորում օպտիմիզացված մոդելի ճշգրտության համար | ✕ | ✓ | ✕ |
| Դասի անհավասարակշռության կառավարում, որտեղ պահանջվում է | ✕ | ✓ | ✕ |
| Ընդլայնված մեկնաբանություն՝ առանձնահատկությունների կարևորության վերաբերյալ պատկերացումներով | ✕ | ✓ | ✕ |
| Python կոդ՝ օգտագործելով Scikit-learn և TensorFlow՝ ըստ անհրաժեշտության | ✕ | ✓ | ✕ |
| Ամեն ինչ Professional-ում | ✕ | ✕ | ✓ |
| Գնահատվել են անսամբլային և առաջադեմ նեյրոնային ցանցի մոդելները | ✕ | ✕ | ✓ |
| Խաչաձև վավերացում և ամուր ուսուցման/թեստավորման մեթոդաբանություն | ✕ | ✕ | ✓ |
| Մեթոդաբանության, հայտնագործությունների և առաջարկությունների մանրամասն գրավոր զեկույց | ✕ | ✕ | ✓ |
| Ամբողջական մեկնաբանված Python կոդը և աղբյուրի ֆայլերը առաքված են | ✕ | ✕ | ✓ |
| Առաջնահերթ պատվերների մշակում՝ ավելի սերտ համագործակցությամբ պատվերի զրույցի միջոցով | ✕ | ✕ | ✓ |
Պորտֆոլիո
Վաճառողի աշխատանքի օրինակներ՝ կապված այս Zinn-ի հետ։
Ստեղծեք Python ML դասակարգման մոդել ձեր տվյալների հավաքածուի համար
Ստեղծեք Python ML դասակարգման մոդել ձեր տվյալների հավաքածուի համար
Լրացուցիչ տեղեկություններ
Գործիքներ, որոնք ես օգտագործում եմ
Կատարյալ է
Իմ գործընթացը
Հաճախ տրվող հարցեր
CSV կամ Excel ֆայլն ամենալավն է աշխատում: Ձեր տվյալների հավաքածուն պետք է լինի աղյուսակային (տողեր և սյունակներ)՝ հստակ սահմանված թիրախային սյունակով՝ փոփոխականով, որը ցանկանում եք, որ մոդելը կանխատեսի: Եթե ձեր տվյալները այլ ձևաչափով են, նշեք դա պատվերի պահանջներում, և մենք կխորհրդատվենք:
Տվյալների նախնական մշակումը ներառված է յուրաքանչյուր մակարդակում՝ հատուկ այս իրավիճակները կարգավորելու համար: Մենք անդրադառնում ենք բացակայող արժեքներին, արտաքին արժեքներին և ցածր նմուշի չափերին՝ որպես խողովակաշարի մաս: Եթե ձեր տվյալների հավաքածուն չափազանց սահմանափակ է հուսալի մոդել կառուցելու համար, մենք ազնվորեն կտեղեկացնենք ձեզ՝ նախքան շարունակելը:
Դա կախված է ձեր տվյալներից և խնդրի տեսակից: Մենք գնահատում ենք թեկնածուներին լոգիստիկ ռեգրեսիայից, Նաիվ Բայեսից, որոշումների ծառերից, պատահական անտառից, գրադիենտային խթանումից և նեյրոնային ցանցերից, այնուհետև ընտրում կամ համատեղում ենք այն մոտեցումը, որն ամենալավն է աշխատում ձեր կոնկրետ տվյալների հավաքածուի վրա:
Essential մակարդակը ներառում է մարզված մոդելը և արդյունքները՝ մեկնաբանությամբ։ Advanced մակարդակը ներառում է Python-ի ամբողջական մեկնաբանված աղբյուրի ֆայլերը։ Եթե աղբյուրի կոդը պահանջում եք ավելի ցածր մակարդակում, ավելացրեք Գրավոր ամփոփ հաշվետվություն և աղբյուրի ֆայլեր հավելումը կամ թարմացրեք Advanced։
Վերանայումը ներառում է մոդելի կամ վերլուծության ճշգրտումներ՝ հիմնված առաքումից հետո ձեր տրամադրած կարծիքի վրա, օրինակ՝ այլ ալգորիթմ փորձելը, թիրախային փոփոխականի ճշգրտումը կամ հատկանիշների ընտրության կատարելագործումը։ Այն չի ներառում ամբողջովին նոր տվյալների հավաքածուի կամ հիմնովին տարբեր նախագծի շրջանակի տրամադրումը։
Ձեր պատվերը կատարելուց հետո վերբեռնեք ձեր տվյալների հավաքածուն անմիջապես պատվերի կառավարչի միջոցով: Խնդրում ենք նաև ներառել նախագծի վերաբերյալ ցանկացած համապատասխան համատեքստ՝ ինչ եք փորձում կանխատեսել և ցանկացած տիրույթի գիտելիք, որը կարող է օգնել՝ պահանջների դաշտում:
Այո, մենք աշխատում ենք ինչպես երկուական դասակարգման (երկու արդյունքի կատեգորիա), այնպես էլ բազմադաս դասակարգման (երեք կամ ավելի կատեգորիա) հետ: Պարզապես նկարագրեք ձեր թիրախային փոփոխականը՝ ձեր պահանջները ներկայացնելիս:
Հաճախորդների ակնարկներ
Տեսեք, թե ինչ են ասում մեր հաճախորդները այս Zinn-ի մասին
Նեյլը աներևակայելի հմուտ է իր գործում և միշտ ժամանակին է կատարում աշխատանքը։ Նա մշտապես ավելին է անում՝ ուշադրություն դարձնելով նույնիսկ ամենափոքր մանրամասներին։ Նրա նվիրվածությունն ու աշխատասիրությունը ակնհայտ են նրա կատարած ամեն ինչում, և պարզ է, որ նա հպարտանում է բարձրորակ արդյունքներ ստանալով։ Ես խորհուրդ եմ տալիս Նեյլին. նա իսկական պրոֆեսիոնալ է, ում վրա կարելի է հույս դնել, որ աշխատանքը ճիշտ կկատարի։
Նրա հետ աշխատելը հիանալի է. նա ամեն ինչ արեց՝ առաջադրանքը կատարելու համար։
Լավ աշխատանք է կատարվել։
Հիանալի աշխատանք է։
Նեյլ Խանի հետ աշխատելը բացարձակ հաճույք էր: Նրա պրոֆեսիոնալիզմը և մանրուքների նկատմամբ սուր ուշադրությունը իսկապես գերազանցեցին սպասելիքները՝ ապահովելով, որ յուրաքանչյուր արդյունք ճշգրիտ էր: Նա ոչ միայն ցույց տվեց տվյալների գիտության և ML-ի հիմնական հասկացությունների խորը ըմբռնում, այլև նրա համագործակցության մակարդակը և ժամանակին առաքումը ողջ գործընթացը դարձրեցին հարթ և արդյունավետ: Խիստ խորհուրդ եմ տալիս:
Միայն մուտք գործած հաճախորդները, ովքեր գնել են այս ապրանքը, կարող են ակնարկ թողնել:
Կատեգորիաներ
Zinner Քաղաքականություն
Առնչվող Zinns
