データクリーニングとモデルトレーニングから、ファインチューニングされたLLM、AIエージェント、クラウドデプロイメントまで — ロンドンでエンジニアリングされたプロダクションレディな機械学習。スタートアップ、ビジネス、研究者向け。
カスタムML、NLP、生成AIソリューションを構築します
完全なドキュメント付きのデータクリーニング、可視化、および訓練されたMLモデル。
- 基本的なデータクリーニングと前処理
- 基本的なデータ可視化 (EDA)
- MLモデルトレーニング(回帰、分類、またはクラスタリング)
- モデルドキュメント
- 調査と特徴量エンジニアリング
- 無制限の修正
Basicのすべてに加えて、モデル検証、ソースコード、クラウドデプロイメント。
- ベーシックティアのすべて
- モデル検証とテスト
- ソースコードが含まれています
- クラウドデプロイメント (AWS / Streamlit / FastAPI / Flask)
- 調査、前処理、モデル作成、ドキュメント作成
- 無制限の修正
ファインチューニングされたLLM、API統合、パフォーマンス監視を備えたフルスコープAIソリューション。
- スタンダードティアのすべて
- LLMファインチューニング(OpenAI、Llama、Langchain、LangGraph、RAG、LlamaIndex)
- アプリケーションまたはワークフローのAPI統合
- パフォーマンス監視設定
- AIエージェントとエージェントオートメーション(AutoGen、AWS SageMaker、AWS Bedrock)
- 本番環境対応のバックエンドとクラウドデプロイメント
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価値ポジション
MLスタックカバレッジ
デプロイメント準備完了
配送期間
ベースエントリーポイント
受け取るもの
完全な説明
ノートブックの実験だけでなく、実際に本番環境で動作する機械学習ソリューションが必要な場合は、ここが正しい場所です。
2+年のML、NLP、生成AI、深層学習、エージェントオートメーションにおける実務経験を持つロンドンを拠点とする機械学習エンジニアとして、お客様の正確な要件に合わせた、クリーンでコメントが豊富で、すぐに本番環境で使用できるコードを構築します。最初の予測モデルを必要とするスタートアップ企業、AIエージェントで業務を自動化したいビジネスオーナー、高度な分析を必要とする研究者など、このサービスはお客様のために作られています。
**すべてのプランに含まれるもの**
すべてのエンゲージメントは、データと目的の徹底的な調査から始まり、その後、厳密なデータ前処理と特徴エンジニアリングが行われます。その後、モデルを構築してドキュメント化し、受け取ったものと理由を理解できるようにします。エントリー ティアは、コア データ クリーニング、可視化、ML モデル トレーニングをカバーしています。これは堅実でドキュメント化された基盤です。
**コア機能**
カスタムMLモデル(回帰、分類、クラスタリング)、TensorFlowおよびPyTorchを使用したディープラーニング、探索的データ分析とデータ可視化、エンドツーエンドのPython自動化、Langchain、LangGraph、AutoGen、OpenAI、Llama、RAGおよびLlamaIndexで構築されたAIエージェント、LLMファインチューニング、Flask、FastAPI、Streamlit、AWS SageMaker、AWS Bedrockを介したバックエンドおよびクラウドデプロイメント。
**使い方**
注文が確定したら、注文チャットを通じてデータセット、プロジェクト概要、および関連するコンテキストを共有してください。スコープを確認してから開始します。プロジェクト全体を通じて、すべてのコミュニケーションは注文マネージャー内に留まるため、常に明確な記録があります。成果物は本番環境対応のコードファイルとドキュメントとして共有され、修正は迅速に処理されます。
**3つのティア**
ベーシックティアは、データクリーニング、ビジュアライゼーション、トレーニング済みMLモデルが必要な場合に最適です。迅速で手頃な開始点です。スタンダードティアはモデル検証とテスト、ソースコード、クラウドデプロイメントを追加し、ライブで検証されたソリューションが必要なプロジェクトに適しています。プレミアムティアはパフォーマンス監視、LLMファインチューニング、API統合を追加し、保守とスケーリングが必要な複雑なエンタープライズグレードのAIシステムに対応します。
**このサービスを選ぶ理由**
2年以上の実世界でのMLと自動化の経験、クリーンでコメントが適切に付けられた本番環境対応コード、完全なデータ機密保持、および100%満足度保証または返金ポリシー。すべての成果物は文書化されているため、チームは自信を持ってそれを維持し、構築することができます。
Zinner クオリティ保証
すべての Zinner はプラットフォームに参加する前に審査・承認されます。
すべてのサービスは、当社の品質保証コミットメントによってサポートされています。
納品された作業を承認するまで、お客様の支払いは保護されます。
パッケージを比較
| 機能 | ベーシック | スタンダード | プレミアム |
|---|---|---|---|
| 納期 | 7 日 | 10 日 | 14 日 |
| リビジョン | 無制限 | 無制限 | 3 |
| 基本的なデータクリーニングと前処理 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 基本的なデータ可視化 (EDA) | ✓ | ✕ | ✕ |
| MLモデルトレーニング(回帰、分類、クラスタリング) | ✓ | ✕ | ✕ |
| モデルドキュメント | ✓ | ✕ | ✕ |
| 研究と特徴量エンジニアリング | ✓ | ✕ | ✕ |
| 無制限の修正 | ✓ | ✓ | ✕ |
| ベーシックティアのすべて | ✕ | ✓ | ✕ |
| モデル検証とテスト | ✕ | ✓ | ✕ |
| ソースコードが含まれています | ✕ | ✓ | ✕ |
| クラウドデプロイメント (AWS / Streamlit / FastAPI / Flask) | ✕ | ✓ | ✕ |
| リサーチ、前処理、モデル作成、ドキュメント作成 | ✕ | ✓ | ✕ |
| スタンダードティアのすべて | ✕ | ✕ | ✓ |
| LLMファインチューニング(OpenAI、Llama、Langchain、LangGraph、RAG、LlamaIndex) | ✕ | ✕ | ✓ |
| アプリケーションまたはワークフローのAPI統合 | ✕ | ✕ | ✓ |
| パフォーマンス監視設定 | ✕ | ✕ | ✓ |
| AIエージェントとエージェンティック自動化(AutoGen、AWS SageMaker、AWS Bedrock) | ✕ | ✕ | ✓ |
| 本番環境対応のバックエンドとクラウドデプロイメント | ✕ | ✕ | ✓ |
ポートフォリオ
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よくある質問
データセット(またはその説明)、目標を説明する明確な概要、および業界、既存のシステム、希望する出力形式などの関連コンテキストを共有してください。詳細を提供していただければいただくほど、より迅速かつ正確に作業を開始できます。
データクリーニングと前処理はすべてのティアに含まれています。データが特に複雑または断片化されている場合は、開始前に範囲を確認できるよう、その旨をブリーフに記載してください。
私はPython、TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn、Langchain、LangGraph、AutoGen、OpenAI、Llama、LlamaIndex、RAG、Flask、FastAPI、Streamlit、AWS SageMaker、AWS Bedrockなどを扱っています。ツールの選択は、プロジェクトに最も適したものによって異なります。
成果物が提出されたら、注文チャットを通じて変更点を提起してください。ベーシックおよびスタンダードティアには無制限の修正が含まれ、プレミアムティアには3回の修正ラウンドが含まれます。追加の修正ラウンドはアドオンとして利用可能です。
はい。データの機密性は保証されています。お客様のデータは注文を完了する目的でのみ使用され、第三者と共有されることはありません。
クラウドデプロイメントとは、トレーニング済みモデルがAWS、FastAPI、Flask、Streamlitなどを通じてホストされ、実行中のアプリケーションまたはエンドポイントとしてアクセス可能になることを意味します。これにより、ローカルマシンだけでなく、実際の環境で使用できるようになります。
標準は検証済みでデプロイされたMLソリューションとソースコードを提供します。プレミアムはさらにLLMファインチューニング、既存システムへのAPI統合、パフォーマンス監視、完全なエージェンティックAI機能を備えており、より複雑またはエンタープライズ規模の要件に適しています。
出品に記載されている通り、100%の満足度保証または返金ポリシーが適用されます。修正プロセス中に注文チャットを通じて懸念事項をお伝えいただければ、迅速に解決できます。
顧客レビュー
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Nofalは今回も素晴らしい仕事をしてくれました。彼は要件を特定し、利用可能なデータでそれらをどのように解決できるかを非常に親切かつ積極的に提案してくれました。私たちは間違いなくNofalと再び協力します。
素晴らしい経験でした!出品者は、私のすべての要件を満たす高品質の機械学習モデルを提供してくれました。迅速な対応、クリーンなコード、そして非常にプロフェッショナルでした。間違いなくまた彼と仕事をします!
素晴らしい仕事でした。結果に本当に満足しています。強くお勧めします。
Nofal の仕事は本当に素晴らしいです。マイクロサービスプロジェクトの基礎となる複雑なスコープを提供しましたが、彼は私たちの期待を超えるソリューションを提供しました。コード品質は一流で、構造化JSONログと指数バックオフを備えた耐性のある接続ロジックなどの本番環境対応機能を備えています。システム全体は完璧にコンテナ化され、クリーンなDocker Composeセットアップと優れたドキュメントが付属しています。要件を理解するだけでなく、最新のベストプラクティスを使用して実装する開発者を見つけることは稀です。本気のエンジニアリングプロジェクトには強くお勧めします。
ノファルは、私が何を必要としているかを理解するために、期待をはるかに超えて努力してくれました。彼は推奨事項を提示し、私が抱えていた問題を迅速に解決してくれました。彼は私と一緒にZoomライブコールに参加し、画面を共有して、すべてが私の承認通りに処理されていることを確認してくれました!彼を強くお勧めします!
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