あなたのプロジェクトのために機械学習、NLP、または深層学習モデルを構築します

実際にあなたのデータで機能する機械学習またはディープラーニングソリューションが必要な場合、あなたは正しい場所にいます。テキスト分類、画像認識、物体検出、推奨システム、またはカスタム教師あり学習パイプラインを含むプロジェクトであれ、このサービスは完全なジャーニーをカバーしています。混乱した生データから本番環境対応モデルまで。

すべてのプロジェクトは議論から始まります。データサイエンスプロジェクトは 2 つとして同じものはないため、注文を確定する前にご連絡いただき、スコープ、データセット、成果物が最初から明確に合意されていることを確認してください。これにより、予算が保護され、特定の問題に対して適切なソリューションが構築されることが保証されます。

**対象範囲**

データ準備は、ここにあるすべてのモデルの基盤です。これには、小文字化、HTMLタグとURLの削除、空白のクリーニング、スペル修正、ストップワードの削除、句読点の処理、トークン化、ステミング、レンマ化が含まれます。言語データを使用する場合の完全なテキスト前処理スタックであり、構造化データや画像データの場合も同等のクリーニングパイプラインです。

特徴エンジニアリングは、N-グラムのバッグ、文字N-グラム、TF-IDF、Word2Vec、隠れマルコフモデル、およびタスクに適した他の高度な抽出技術を活用しています。

モデル開発は、現代の機械学習と深層学習の広範な領域に及びます。古典的なMLアルゴリズムには、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティング、k近傍法、ナイーブベイズ、線形回帰、サポートベクターマシンが含まれます。深層学習アーキテクチャには、多層パーセプトロン、畳み込みニューラルネットワーク、およびLeNet-5、ResNet、VGG16などの高度な設計があり、タスク要件に基づいて選択されます。

完了したプロジェクトタイプには、分類システム、回帰モデル、推奨システム、情報検索システム、物体検出パイプライン、およびNLPアプリケーション（統計的およびニューラルネットワークアプローチの両方を使用）が含まれます。

**3つのティア**

エントリーティアでは、データクリーニングと訓練された教師ありMLモデルを提供します。スタンダードティアでは、モデルドキュメントが追加され、何が構築されたかを正確に理解でき、クラウドデプロイメントによりモデルがライブでアクセス可能になります。フルティアでは、これらすべてに加えてAPI統合が追加され、アプリケーションやチームがリアルタイムでモデルをクエリするためのクリーンなインターフェースを提供します。

**これは誰のためのものか**

AI搭載製品を検証するスタートアップ、実際のプロトタイプが必要な研究者、既存のアプリケーションにML機能を追加する開発者、およびデータから洞察を抽出または決定を自動化したい企業。プロジェクトが適切かどうか不確かな場合は、会話を始めてください。スコープは常にカスタマイズできます。

**この出品者を選ぶ理由**

ロンドンを拠点とし、コンピューターサイエンスの学位を持ち、NLP、コンピュータービジョン、ディープラーニング、古典的MLにわたる実践経験を持つこのサービスは、汎用的な開発サービスではありません。現代のMLプロジェクトが要求するアルゴリズム、前処理パイプライン、デプロイメントアプローチに真の深みを持つ、専門的なデータサイエンスの実践です。