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At a Glance

Dettagli chiave su questo servizio per aiutarti a decidere. Generato da Zinn Hub, non dal venditore.

Ambito di consegna del modello

Solo modellazione (nessun documento o distribuzione)
Il pacchetto base fornisce il codice sorgente del modello addestrato con ricerca e pre-elaborazione incluse, ma la documentazione e la distribuzione cloud sono riservate ai livelli di aggiornamento superiori.

Copertura del framework

PyTorch, TensorFlow, Keras + Docker e AWS
I progetti sono costruiti su importanti framework di deep learning con distribuzione cloud opzionale tramite AWS e containerizzazione tramite Docker disponibili con l'aggiornamento Premium.

Profondità di specializzazione

CV, NLP, Rilevamento e Segmentazione Oggetti
La copertura spazia su YOLOv8, SAM, ViT, BERT, GPT e classificatori ML classici — adatti sia per la visione artificiale che per le attività di modelli linguistici all'interno di un singolo impegno.

Percorso di sblocco dell'aggiornamento

Fine-Tuning e convalida da Boost | Implementazione completa a Premium
La convalida del modello, la messa a punto e la documentazione sono disponibili al livello Boost; l'integrazione API, la distribuzione cloud e il monitoraggio delle prestazioni si sbloccano solo al livello Premium di 30 giorni.

Cosa Riceverai

Formati:
File sorgente
Rapporto scritto
Cloud Link
Metodo di consegna:
Responsabile ordini
Note: Tutto il codice sorgente Python e i file di progetto vengono consegnati tramite il gestore degli ordini. A seconda del tuo livello, la consegna può includere anche la documentazione del modello scritta, i risultati della convalida e i file di configurazione della distribuzione. Per la distribuzione cloud (livello Full), i dettagli di accesso verranno condivisi in modo sicuro tramite la chat dell'ordine.

Descrizione Completa

Se la tua attività o ricerca necessita di una soluzione di machine learning, deep learning o computer vision affidabile e ben progettata — costruita correttamente la prima volta — sei nel posto giusto.

Questo servizio offre sviluppo di modelli Python end-to-end in un'ampia gamma di discipline AI: rilevamento di oggetti e segmentazione di immagini utilizzando YOLOv8 e SAM, classificazione e clustering con SVM, Random Forest, Decision Trees e Naive Bayes, analisi di serie temporali, rilevamento di anomalie, NLP e architetture basate su transformer inclusi ViT, BERT, GPT e modelli Hugging Face. Che tu abbia bisogno di un MVP per convalidare un'idea o di un sistema completamente distribuito supportato da API, l'ambito è coperto nei tre livelli sottostanti.

**Cosa ricevi al livello base:**
Un modello Python completamente funzionante che include una ricerca approfondita nel tuo dominio problematico, pre-elaborazione dei dati pulita, progettazione e creazione dell'architettura del modello e tutto il codice sorgente — consegnato entro 7 giorni con 3 cicli di revisione.

**Passare al livello Standard** aggiunge la messa a punto del modello per una maggiore precisione, una rigorosa convalida e test del modello, documentazione scritta del modello e 5 revisioni entro una finestra di 14 giorni — ideale per progetti in cui le prestazioni e la chiarezza del passaggio di consegne sono importanti.

**Il livello Full** offre il pacchetto completo end-to-end: tutto ciò che è incluso in Standard più il deployment su cloud (AWS), l'integrazione API tramite Flask, il monitoraggio delle prestazioni e 8 revisioni nell'arco di un impegno di 30 giorni — la scelta giusta per sistemi pronti per la produzione.

**A chi è rivolto:**
— Startup che costruiscono un prodotto o MVP basato sull'IA
— Ricercatori che necessitano di un'implementazione affidabile del modello
— Aziende che automatizzano l'ispezione visiva, l'elaborazione di documenti o la classificazione dei dati
— Sviluppatori che necessitano di uno specialista per gestire il livello di modellazione

**Perché lavorare con questo venditore:**
Questo è il lavoro di un ingegnere di machine learning e computer vision con sede a Londra con oltre 3 anni di esperienza ingegneristica professionale, 2 anni come ricercatore ML e una pubblicazione peer-reviewed in una rivista Q1 sulla segmentazione di immagini mediche. Sono stati completati più di 50 progetti ML freelance in una vasta gamma di settori e tipi di problemi. Gli strumenti utilizzati includono PyTorch, TensorFlow, Keras, Flask, Docker e AWS.

Per favore invia un messaggio prima di effettuare l'ordine in modo che l'ambito possa essere confermato e il livello corretto selezionato per le tue esigenze.

Garanzia di Qualità Zinner

✓
Professionista Verificato
Ogni Zinner è revisionato e approvato prima di aderire alla piattaforma.
✓
Qualità Garantita
Tutti i servizi sono supportati dal nostro impegno di garanzia della qualità.
✓
Pagamento Sicuro
Il tuo pagamento è protetto fino a quando non approvi il lavoro consegnato.

Confronta Pacchetti

FunzionalitàModello StarterModello StandardFull Production Build
Tempo di consegna7 giorni14 giorni30 giorni
Revisioni358
Ricerca del problema e definizione dell'approccio✓✕✕
Pre-elaborazione e preparazione dei dati✓✕✕
Progettazione e creazione dell'architettura del modello✓✕✕
Codice sorgente Python completo consegnato✓✕✕
3 cicli di revisioni✓✕✕
Copre casi d'uso ML, DL e CV✓✕✕
Tutto nel Modello Starter✕✓✕
Ottimizzazione del modello per una maggiore precisione✕✓✕
Suite di convalida e test del modello✕✓✕
Documentazione del modello scritta✕✓✕
5 cicli di revisioni✕✓✕
Finestra di consegna di 14 giorni✕✓✕
Tutto nel modello standard✕✕✓
Distribuzione cloud su AWS✕✕✓
Integrazione Flask API✕✕✓
Configurazione del monitoraggio delle prestazioni✕✕✓
8 cicli di revisioni✕✕✓
Finestra di consegna di 30 giorni per build complesse✕✕✓

Portfolio

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Costruisci il tuo progetto Python di Deep Learning o Computer Vision

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Informazioni Aggiuntive

Perché scegliere me

Esperienza:3+ anni come ingegnere di machine learning e computer vision; 2 anni come ricercatore ML
Progetti completati:50+ progetti freelance di ML e CV consegnati
Ricerca pubblicata:Pubblicazione su rivista Q1 peer-reviewed sulla segmentazione di immagini mediche
Ubicazione:Con sede a Londra, Inghilterra

Strumenti che utilizzo

Framework di Deep Learning:PyTorch, TensorFlow, Keras
Visione artificiale:YOLOv8, SAM, OpenCV
NLP e Trasformatori:Hugging Face, BERT, GPT, ViT
Distribuzione e infrastruttura:Flask API, Docker, AWS

Perfetto per

Clienti ideali:Startup che costruiscono prodotti o MVP basati sull'IA, ricercatori che necessitano di un'implementazione affidabile del modello, aziende che automatizzano flussi di lavoro visivi o di dati, sviluppatori che richiedono un livello di modellazione specialistico
Casi d'uso:Rilevamento e segmentazione di oggetti, classificazione di immagini, previsione di serie temporali, rilevamento di anomalie, NLP e classificazione di testi, sistemi di raccomandazione, ricerca basata su AI

Domande frequenti

Sì, per favore invia prima un messaggio. Ogni progetto ML ha requisiti unici ed è importante confermare il livello corretto, chiarire il tuo set di dati e definire l'output atteso prima che il lavoro inizi. Questo evita disallineamenti di scopo e mantiene la consegna fluida.

Dovresti fornire il tuo set di dati grezzi o descrivere i dati di cui disponi, insieme a una chiara descrizione del problema che desideri risolvere (ad esempio, classificare immagini, rilevare oggetti, prevedere una serie temporale). Se i tuoi dati necessitano di una pulizia o di un'acquisizione significativa, ti preghiamo di menzionarlo in anticipo in modo che possa essere preso in considerazione nel piano.

Il livello Starter è adatto per lavori di prova di concetto o progetti in cui è necessario solo un modello funzionante e il codice sorgente. Standard è la scelta migliore quando si ha bisogno di un modello convalidato e documentato pronto per essere consegnato ai propri sviluppatori. Il livello Full Production è per progetti che devono andare online, con hosting cloud, un endpoint API e monitoraggio in atto.

I principali framework di deep learning sono PyTorch, TensorFlow e Keras. Le API sono costruite con Flask. La containerizzazione utilizza Docker e la distribuzione cloud è su AWS. Il lavoro di visione artificiale utilizza YOLOv8, SAM e pipeline standard basate su OpenCV. Il lavoro di NLP e transformer utilizza Hugging Face.

Le revisioni coprono le modifiche al modello, al codice o agli output all'interno dell'ambito originale concordato. Ogni livello include un numero prestabilito di cicli di revisione (rispettivamente 3, 5 o 8). Se sono necessari cicli aggiuntivi, è possibile acquistare l'add-on Ciclo di revisione aggiuntivo.

Ricevi il codice sorgente Python completo e tutti i file associati. A seconda del tuo livello, questo potrebbe includere anche documentazione del modello, report di convalida, file di configurazione della distribuzione e codice API. Tutto viene consegnato tramite il gestore ordini.

Sì. Se hai una pipeline, un set di dati o una codebase parziale esistente, condividi i dettagli pertinenti al momento dell'ordine. L'integrazione con il codice esistente è possibile — descrivi semplicemente il contesto in modo chiaro in modo che l'approccio possa essere pianificato di conseguenza.

Sì. Il venditore ha un background come ricercatore ML con una pubblicazione su rivista Q1 nella segmentazione di immagini mediche, quindi il rigore accademico e lo sviluppo di modelli di qualità ricerca sono ben all'interno della portata. Descrivi il contesto di ricerca nei tuoi requisiti.

Recensioni dei clienti

Scopri cosa dicono i nostri clienti di questo Zinn

4.8
5 recensioni
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Potente team creativo. Ricerca incessante della perfezione

Neil è semplicemente brillante. Non solo ha soddisfatto tutte le mie aspettative, le ha superate. Fin dall'inizio, la comunicazione con lui è stata facile e scorrevole. Si è preso il tempo di comprendere a fondo le mie esigenze e ha spiegato chiaramente l'intero processo. Tuttavia, ciò che mi ha impressionato di più è stata la qualità del suo lavoro. Il classificatore CNN sviluppato da Neil funziona perfettamente e offre risultati assolutamente eccezionali. L'accuratezza delle classificazioni è davvero impressionante e le prestazioni del modello sono semplicemente di prim'ordine. Neil ha una profonda comprensione dei diversi strati e parametri della rete neurale e ha personalizzato il modello alla perfezione.

Saaed ha superato di gran lunga le nostre aspettative nel confronto AI e si è dimostrato una soluzione eccezionale. L'applicazione di questa intelligenza artificiale non solo ha affrontato in modo efficiente i nostri compiti, ma ha anche generato un impressionante valore aggiunto per la nostra azienda. Ciò che distingue veramente Saaed è la sua capacità di affrontare problemi complessi nel campo dell'intelligenza artificiale. Gli algoritmi sono altamente sofisticati, fornendo risultati precisi indipendentemente dalla complessità del compito assegnato. La versatilità di Saaed gli consente di coprire una vasta gamma di aree di applicazione, il che è particolarmente impressionante.

Neil Ahmad ha superato le mie aspettative con la sua professionalità di prim'ordine e la sua acuta attenzione ai dettagli. La sua profonda comprensione e la sua rapida reattività hanno reso il lavoro con lui un gioco da ragazzi. Tempi di consegna molto rapidi e lavoro di alta qualità: assolutamente fantastico!

Neil è stato davvero professionale durante la nostra collaborazione. Era sempre disponibile per qualsiasi domanda o nuova richiesta da parte mia e le sue risposte erano sempre super veloci. La sua comunicazione, insieme alle sue competenze tecniche, ha portato a un ottimo progetto.

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