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:

Հիմնական լեզու

Python
Բոլոր լուծումները հիմնված են Python-ի վրա՝ օգտագործելով TensorFlow, PyTorch, Keras և Scikit-learn՝ արտադրական մակարդակի շրջանակներ, որոնց վստահում են արդյունաբերության և հետազոտությունների ոլորտում։

ՄԼ ծածկույթ

Վերահսկվող, չվերահսկվող և խորը ուսուցում
Դասակարգումից և ռեգրեսիայից մինչև CNN-ներ, NLP, կլաստերացում և առաջարկող համակարգեր՝ կիրառական ML-ի լայն փորձ մեկ ծառայության մեջ:

Արդյունքներ

Աշխատանքային մոդել + Սկզբնական կոդ + Փաստաթղթեր
Յուրաքանչյուր մակարդակ ներառում է փորձարկված, գործող կոդ և ամբողջական փաստաթղթեր, ոչ միայն նոթատետր, այլ լուծում, որը դուք կարող եք իրականում օգտագործել և հասկանալ:

Լավագույնը՝

Մշակողներ, ստարտափներ և հետազոտողներ
Հարմար է ցանկացած մեկի համար՝ սկսած մեկ հետազոտողից, ում անհրաժեշտ է հայեցակարգի ապացույց, մինչև բիզնես, որը ML-ն ինտեգրում է գործառնական աշխատանքային հոսքի մեջ:

Ինչ կստանաք

Ձևաչափեր:
Աղբյուրի ֆայլեր
Գրավոր հաշվետվություն
Թվային ֆայլեր
Առաքման եղանակը:
Պատվերների կառավարիչ
Նշումներ. Դուք կստանաք բոլոր ելակետային կոդի ֆայլերը, մարզված մոդելը և ամբողջական փաստաթղթերը, որոնք կառաքվեն պատվերի կառավարչի միջոցով: Կոդը փորձարկվում և ստուգվում է մինչև ներկայացումը: Փաստաթղթերը ներառում են, թե ինչպես է աշխատում մոդելը, ինչպես գործարկել այն և ինչպես մեկնաբանել արդյունքները: Խնդրում ենք ապահովել, որ ձեր պահանջները հստակ ներկայացվեն, որպեսզի առաքումը հնարավորինս հարթ լինի:

Ամբողջական նկարագրություն

Անկախ նրանից, թե ձեզ անհրաժեշտ է կանխատեսող մոդել, համակարգչային տեսողության խողովակաշար կամ բնական լեզվի մշակման լուծում, դուք ցանկանում եք մի բան, որն իսկապես աշխատում է՝ մատուցված մաքուր, հստակ փաստաթղթավորված և պատրաստ օգտագործման։ Սա հենց այն է, ինչ տրամադրում է այս ծառայությունը։

Zinn Digital-ը Լոնդոնում գործող մեքենայական ուսուցման և տվյալների գիտության թիմ է՝ ավելի քան վեց տարվա գործնական փորձով՝ իրական խնդիրների համար Python-ով աշխատող լուծումներ մատուցելու գործում: Արագ նախատիպավորումից մինչև մոդելի ամբողջական մշակում, թիմը կառավարում է ամբողջ տեխնիկական կյանքի ցիկլը, որպեսզի դուք կարողանաք կենտրոնանալ արդյունքի վրա:

**Ինչ է ներառում այս ծառայությունը:**

Թիմի փորձագիտական ​​ոլորտները ներառում են կիրառական մեքենայական ուսուցման և տվյալների գիտության ամբողջ լայնությունը, ներառյալ.

— Տվյալների նախնական մշակում և մաքրում
— Ուսումնասիրական տվյալների վերլուծություն և վիզուալիզացիա
— Դասակարգում և ռեգրեսիոն մոդելավորում
— Օբյեկտների հայտնաբերում և ճանաչում (համակարգչային տեսողություն)
— Ժամանակային շարքերի կանխատեսում
— Կլաստերացում և առանց վերահսկողության ուսուցում
— Զգացմունքների վերլուծություն և բնական լեզվի մշակում
— Առաջարկող համակարգեր
— Խորը ուսուցում արհեստական նյարդային ցանցերի (ANN) և կոնվոլյուցիոն նյարդային ցանցերի (CNN) միջոցով
— Առևտրային բոտեր և բաժնետոմսերի կանխատեսման մոդելներ
— Վերջնական մեքենայական ուսուցման և խորը ուսուցման նախագծեր

Յուրաքանչյուր առաքում ներառում է լիովին աշխատող մոդել՝ անհրաժեշտ պահանջներով և փաստաթղթերով՝ մոդելի աշխատանքի հստակ պատկերացում կազմելու համար։

**Օգտագործված գործիքներ և շրջանակներ:**

Թիմը հիմնականում աշխատում է Python-ով և տիրապետում է TensorFlow-ին, Keras-ին, PyTorch-ին, Scikit-learn-ին, Matplotlib-ին, Jupyter Notebook-ին և Google Colab-ին՝ ընտրելով ճիշտ ստեկը յուրաքանչյուր նախագծի կարիքների համար:

**Ինչպես է այն աշխատում.**

Ձեր պատվերը տեղադրելուց հետո կիսվեք ձեր նախագծի մանրամասներով պատվերի զրույցի միջոցով: Թիմը կվերանայի ձեր պահանջները և կկապվի, եթե որևէ պարզաբանման կարիք լինի մինչև աշխատանքի սկսվելը: Վերանայումները ներառված են յուրաքանչյուր մակարդակում՝ ապահովելու համար, որ վերջնական առաքումը համապատասխանի ձեր սպասումներին:

**Ում համար է սա:**

Այս ծառայությունը հարմար է մշակողների, հետազոտողների, ստարտափների և բիզնեսների համար, ովքեր մեքենայական ուսուցման կամ տվյալների գիտության խնդրի վերաբերյալ հուսալի, փորձառու ձեռքերի կարիք ունեն՝ լինի դա կենտրոնացված մեկ մոդել, թե ավելի լայնածավալ ամբողջական նախագիծ։ Եթե վստահ չեք, թե որ մակարդակն է համապատասխանում ձեր շրջանակին, պատվիրելուց առաջ կապվեք, և թիմը ձեզ ճիշտ ուղղություն ցույց կտա։

Որակյալ աշխատանքը և հաճախորդների բավարարվածությունը թիմի առաջնահերթությունն են: Ժամանակին, բյուջեի սահմաններում առաքման ապացուցված փորձով, Zinn Digital-ը բերում է այն փորձը և նվիրվածությունը, որին արժանի է ձեր նախագիծը:

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

ԱռանձնահատկությունՀիմնականԽթանելՊրեմիում
Առաքման ժամանակը1 օր4 օր6 օր
Վերանայումներ123
Պարզ ML կամ խորը ուսուցման առաջադրանք կամ նախագիծ✓✕✕
Ներառված է հետազոտություն✓✓✓
Ամբողջությամբ աշխատող մոդելը առաքված է✓✕✕
Պահանջներ և տրամադրված փաստաթղթեր✓✕✕
Python-ի վրա հիմնված լուծում✓✕✕
1 վերանայում ներառված է✓✕✕
Ստանդարտ բարդության ML կամ խորը ուսուցման նախագիծ✕✓✕
Ամբողջությամբ աշխատող մոդել՝ փաստաթղթերով✕✓✕
Ավելի լայն շրջանակ, քան Basic-ը (օրինակ՝ բազմաքայլ խողովակաշարեր, ավելի խորը վերլուծություն)✕✓✕
Python-ի վրա հիմնված լուծում՝ օգտագործելով համապատասխան շրջանակներ✕✓✕
2 վերանայումներ ներառված են✕✓✕
Բարդ կամ ամբողջական ML / խորը ուսուցման նախագիծ✕✕✓
Ամբողջությամբ աշխատող մոդել՝ ամբողջական պահանջներով և փաստաթղթերով✕✕✓
Ամբողջական խողովակաշարի ծածկույթ՝ նախնական մշակում, մոդելավորում, գնահատում և արդյունք✕✕✓
Python-ի վրա հիմնված լուծում՝ օգտագործելով շրջանակի ամբողջական փաթեթը✕✕✓
3 վերանայումներ ներառված են✕✕✓

Պորտֆոլիո

Վաճառողի աշխատանքի օրինակներ՝ կապված այս Zinn-ի հետ։

Կառուցել Python մեքենայական ուսուցման և տվյալների գիտության լուծումներ

Կառուցել Python մեքենայական ուսուցման և տվյալների գիտության լուծումներ

Լրացուցիչ տեղեկություններ

Կատարյալ է

Ովքե՞ր են առավելագույնս օգտվում այս ծառայությունից.Ուսանողներ, ովքեր կարիք ունեն աշխատող ML կամ խորը ուսուցման նախագծի՝ փաստաթղթերով Ստարտափներ, ովքեր կառուցում են MVP կանխատեսող մոդել Հետազոտողներ, ովքեր պահանջում են կոդավորված հայեցակարգի ապացույց Ձեռնարկություններ, ովքեր կիրառում են մեքենայական ուսուցում օպերացիոն մարտահրավերների համար Մշակողներ, ովքեր ML-ը ինտեգրում են ավելի լայն հավելվածի մեջ Տվյալների թիմեր, ովքեր կարիք ունեն մասնագետի աջակցության կոնկրետ մոդելավորման խնդրի շուրջ

Գործիքներ, որոնք ես օգտագործում եմ

Մեքենայական ուսուցում և խորը ուսուցման շրջանակներ.TensorFlow Keras PyTorch Scikit-learn
Մշակման և վիզուալիզացիայի գործիքներ:Python Jupyter Notebook Google Colab Matplotlib

Իմ գործընթացը

Ինչպես է զարգանում նախագիծը.1. Դուք կիսվում եք ձեր նախագծի հանձնարարականով, տվյալներով և պահանջներով 2. Հետազոտություն և մոտեցման պլանավորում ձեր հատուկ օգտագործման դեպքի համար 3. Տվյալների նախնական մշակում և հետազոտական ​​վերլուծություն 4. Մոդելի մշակում, ուսուցում և գնահատում 5. Կոդի վերանայում և փորձարկում մինչև առաքում 6. Աշխատող մոդելի, աղբյուրի կոդի և ամբողջական փաստաթղթերի առաքում 7. Վերանայման փուլեր՝ ներառված ձեր մակարդակում

Հաճախ տրվող հարցեր

Python-ը թիմի հիմնական լեզուն է և օգտագործվում է նախագծերի ճնշող մեծամասնության համար: Այնուամենայնիվ, եթե ձեր նախագիծը պահանջում է այլ լեզու, պարզապես տեղեկացրեք մեզ պատվիրելուց առաջ կամ պատվիրելու պահին, և թիմը կհարմարեցնի այն:

Այո։ Յուրաքանչյուր առաքում ներառում է լիովին գործող, փորձարկված մոդել՝ ամբողջական փաստաթղթերով։ Կոդը ստուգվում է ներկայացումից առաջ, որպեսզի դուք կարողանաք այն գործարկել և հասկանալ, թե ինչպես է այն աշխատում անմիջապես։

Որպես ընդհանուր ուղեցույց՝ Basic-ը հարմար է մեկ, հստակ սահմանված խնդրի համար (օրինակ՝ պարզ դասակարգիչ կամ հիմնական ռեգրեսիա); Boost-ը հարմար է միջին բարդության նախագծի համար՝ բազմաթիվ քայլերով կամ տվյալների հավաքածուներով; Premium-ը հարմար է ամբողջական խողովակաշարերի, առաջադեմ ճարտարապետությունների կամ բազմաբաղադրիչ լուծումների համար: Եթե վստահ չեք, ուղարկեք հաղորդագրություն՝ նկարագրելով ձեր նախագիծը, և թիմը կխորհրդատվի ձեզ նախքան պատվեր կատարելը:

Նվազագույնը՝ ձեր նախագծի հստակ նկարագրությունը, ձեր տվյալների հավաքածուն (կամ ձեր ունեցած տվյալների մանրամասները), այն արդյունքը, որը ցանկանում եք, որ մոդելը ստեղծի, և ցանկացած հատուկ տեխնիկական պահանջներ: Որքան շատ համատեքստ տրամադրեք, այնքան արագ և ճշգրիտ թիմը կկարողանա մատուցել:

Վերանայումը ներառում է գոյություն ունեցող արդյունքի ճշգրտումներ, օրինակ՝ մոդելի պարամետրերի կարգավորում, ելքային ձևաչափի ուղղում կամ կոդի հարմարեցում մի փոքր այլ տվյալների հավաքածուի կառուցվածքին: Այն չի ներառում ամբողջովին նոր կամ զգալիորեն ընդլայնված նախագծի շրջանակ, որը կպահանջի նոր պատվեր:

Այո։ Թիմի փորձը ներառում է դասակարգում, ռեգրեսիա, կլաստերացում, չափայնության նվազեցում, անոմալիաների հայտնաբերում և այլն, ինչպես նաև խորը ուսուցման խնդիրներ, ինչպիսիք են պատկերների ճանաչումը, օբյեկտների հայտնաբերումը, NLP-ն, ժամանակային շարքերի կանխատեսումը և առաջարկող համակարգերը։

Այո։ Բոլոր մակարդակները ներառում են Python-ի ամբողջական ելակետային կոդը (կամ ձեր ընտրած լեզուն), այնպես որ դուք ամբողջությամբ տիրապետում եք լուծմանը և կարող եք փոփոխել կամ ընդլայնել այն ըստ անհրաժեշտության։

Այո, պարզ առաջադրանքից բացի ցանկացած այլ բանի համար թիմը խստորեն խորհուրդ է տալիս նախ կարճ հաղորդագրություն ուղարկել։ Սա ապահովում է ճիշտ մակարդակի ընտրությունը, առաքման ժամկետների իրատեսական լինելը ձեր շրջանակի համար, և որպեսզի երկու կողմերի համար էլ անակնկալներ չլինեն։

Հաճախորդների ակնարկներ

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

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

Հիանալի վաճառող։ Գերազանց ուշադրություն դարձրեց մանրամասներին։ Ես խորհուրդ եմ տալիս այս վաճառողին բոլոր նրանց, ովքեր կարիք ունեն նրա փորձի։ 100% բացառիկ աշխատանքային էթիկա նրանից։

Հիանալի աշխատանք: Կրկին կվարձեմ և խորհուրդ եմ տալիս նրան ցանկացած տվյալների վերլուծության աշխատանքի համար:

Նիլը, ինչպես միշտ, արեց իր լավագույնը։

Շնորհակալություն: Տվյալները ծանր էին, բայց Նիլին հաջողվեց գործարկել 50+ էպոխա լավ ճարտարապետության և ստանալ լավ ճշգրտություն:

Շնորհակալություն հիանալի աշխատանքի համար։ Հուսով եմ՝ նորից կաշխատենք միասին։

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

Կատեգորիաներ

Zinner Քաղաքականություն

Python նախագծեր

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"