機械学習またはコンピュータービジョンモデルを構築します

半完成のプロトタイプや理論的なノートブックの山ではなく、動作する機械学習またはコンピュータービジョンモデルが必要です。物体検出、画像セグメンテーション、顔認識、NLP、時系列予測、またはより専門的なものに取り組んでいるかどうかにかかわらず、このサービスは、クリーンなソースコード、徹底的な検証、およびプロジェクトにふさわしい厳密さで、要件に合わせて構築された本番環境対応モデルを提供します。

すべてのエンゲージメントは、問題、データ、および最も適切なアーキテクチャを理解するための調査フェーズから始まります。そこから、モデルが構築、トレーニング、およびパフォーマンス目標に対して検証される前に、データの前処理がエンドツーエンドで処理されます — クリーニング、拡張、特徴量エンジニアリング、およびパイプライン構築。すべてのティアで、完全にコメントされたソースコードが標準で提供されます。

提供される機能の範囲は広範です。YOLO-v8、YOLO-v11、Faster-RCNNを使用したオブジェクト検出。OC-SORT、ByteTrack、BOT-SORT、Strong-SORTによるオブジェクト追跡。Mask-RCNN、U-NET、SAM2、Sapiensを使用した画像セグメンテーション。InceptionResnetV2、VGG、ResNet、ViTを使用した画像および音声分類。Facenet、Dlib、DeepFaceを使用した姿勢推定、顔認識、TesseractOCRおよびPaddleOCRを使用したOCR、GANワークフロー、Florence2およびLSTMを使用した画像キャプション、深度推定、LamaおよびMIGANを使用したインペインティング、埋め込み分析、およびTransformers、RNN、LSTMを使用した時系列予測。言語タスクの場合、LLM（LLAMA、GPT）およびLangChain経由のRAGパイプラインもスコープ内です。

すべての作業は業界標準のフレームワーク（PyTorch、TensorFlow、Keras、scikit-learn）に基づいて構築されています。クラウドインフラストラクチャはAWS、GCP、Azureにまたがります。Dockerによるコンテナ化、ChromaやPineconeを含むベクトルデータベース、Jetson、Raspberry Pi、NCSデバイスでのエッジデプロイメントがすべてサポートされています。MySQL、MongoDB、PostgreSQLなどのデータベースは必要に応じて統合できます。

Standard ティアはコア構築の上に微調整を追加し、追加の修正ラウンドでデータセット固有のモデル精度を向上させます。Full Delivery ティアはすべてを統合します：微調整、クラウドデプロイメント、パフォーマンス監視、および詳細なモデルドキュメント — ライブ環境で運用可能なモデルが必要なチームに最適な選択肢です。

このサービスは、専門的な実装サポートを必要とするデータサイエンティスト、AI搭載機能を構築する製品チーム、堅牢なベースラインモデルを必要とする研究者、視覚的または分析的ワークフローを自動化したい企業に適しています。スコープについて質問がある場合は、注文する前に注文チャットでお問い合わせください。テクノロジースタックの幅広さにより、ほとんどすべてのMLまたはCVの課題に対応できます。