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ほとんどのデータプロジェクトの失敗は、コーディング段階ではなく、フレーミング段階で起こります。Zinn HubのデータサイエンスコンサルティングZinnerは、まずお客様と一緒に問題に取り組みます。データが実際にどのような質問に答えられるのか、データセットがそれをサポートしているのか、どの方法が適切なのか、そして本番環境への現実的な道筋はどのようなものか。ブラックボックスではなく、アドバイスセッション、レビュー、ロードマップを提供します。
範囲がアドバイスから実装に移行する場合は、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理の専門家を比較するか、データサイエンス＆MLに戻って、分野全体を一度に確認してください。
質問が「何を構築すべきか、それが実現可能か」であり、「どのようにコーディングするか」ではない場合にコンサルタントを雇ってください。一般的なきっかけは、目的が不明確な場合、品質が不明なデータセット、方法論に関する意見の相違、テストではうまく機能するが本番環境ではうまくいかないモデル、またはエンジニアリング予算を投入する前に計画の健全性を確認する必要がある場合です。
料金は各Zinnerによって設定され、出品時に米ドルで事前に表示されます。一般的には時間単価、固定セッション、または書面による成果物を含む範囲指定レビューとして表示されます。チェックアウト時に購入者プラットフォーム手数料はかかりません。問題を説明して回答を比較したい場合は、プロジェクトの投稿は無料です。
モデルがサポートする意思決定、成功と呼ぶ指標、行数と期間を含む保有データの記述、および以前の試みとその結果を書き留めてください。匿名化された小さなサンプルまたはデータ辞書は、口頭での説明よりも最初のセッションをはるかに生産的にします。
範囲に応じて、通常は書面による推奨事項または技術メモ、データの実現可能性評価、検証戦略を含む提案されたモデリングアプローチ、および労力見積もりを含む段階的な計画です。一部の契約には、注釈付きノートブックまたはレビュー済みのコードベースが含まれます。注文する前に、出品で成果物に同意してください。
評価段階では匿名化されたサンプルまたは合成サンプルを優先し、直接識別子を削除し、メール添付ではなく独自の管理されたストレージを介して共有してください。何かを送信する前に、注文メッセージで機密保持条件を書面で合意し、契約が終了したらアクセスを削除してください。本番環境の認証情報を共有しないでください。
フレーミングの品質はビジネスコンテキストの理解に依存するため、ツールリストだけでなく、問題に近いドメイン経験を探してください。1つの方法を推奨するのではなく、トレードオフを説明するかどうかを確認し、確認済みの購入からのレビューを読み、より大きな契約にコミットする前に短い有料のスコープ設定セッションを検討してください。
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