カスタムMLモデル、チャットボット、RAGパイプラインを構築します

微調整された機械学習モデル、大規模言語モデルを搭載したインテリジェントなチャットボット、または完全なRAG（Retrieval-Augmented Generation）パイプラインが必要な場合でも、このサービスは、ロンドン、イングランドを拠点とする経験豊富なAIおよびMLチームによって構築された、クリーンで検証済みの本番環境対応コードを提供します。

多くのクライアントは、乱雑なデータ、不明確な要件、または機能しない半完成のモデルを抱えています。このサービスは、問題の理解、データの事前処理、適切なモデルアーキテクチャの選択とトレーニング、結果の検証、そして実際に使用できる適切に構造化されたソースコードの引き渡しという、ライフサイクル全体を処理します。

**このサービスの対象範囲**

機械学習は幅広い問題をカバーしており、このリストはそれらを適切にカバーしています。画像分類、物体検出、異常検出、自然言語処理、時系列予測、または会話型AIのいずれかが含まれるプロジェクトであっても、チームはこれらすべての分野で実践的な経験を持っています。

予測および統計モデリングの場合：線形およびロジスティック回帰、SVM、ランダムフォレスト、K平均法、KNN、DBSCAN。深層学習の場合：全結合ネットワーク、CNN（AlexNet、GoogleNet、ResNetアーキテクチャを含む）、RNN、LSTM、トランスフォーマー。NLPおよびチャットボットの場合：LangChain、OpenAI（GPT）、Llama 2、Mistral、RAGパイプライン、NLTK、spaCy。コンピュータービジョン用：OpenCV、HoG/SIFT特徴、オブジェクトローカライゼーション、画像およびビデオ内の動き検出。

**プロセスの仕組み**

すべてのエンゲージメントは、お客様の特定の問題とデータセットに関する調査から始まります。生データは、モデリングを開始する前に、必要に応じてクリーンアップ、前処理、および拡張されます。その後、モデルはトレーニング、微調整され、意味のあるメトリクスに対して検証されます。引き渡し時には、読みやすく、コメント付きで、拡張可能な完全なソースコードを受け取ります。

より大きなティアは、スクラッチからの完全なモデル作成、API統合（FlaskまたはDjango）、モデル検証とテストレポート、パフォーマンス監視、およびDigital Ocean、Heroku、Google Cloud Platformなどのプラットフォームへのクラウドデプロイメントを追加します。

**対象者**

AIを活用した製品を構築するスタートアップ、動作するプロトタイプを必要とする研究者、特定のパイプラインを加速させたいデータチーム、NLPやコンピュータビジョンを通じて自動化を模索する企業。データと解決すべき問題があるなら、このサービスはあなたのために作られています。

**使用されたツールとライブラリ**

Python、TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn、NumPy、OpenCV、LangChain、Streamlit、NLTK、spaCy、Flask、Django、PIL、Jupyter Notebook、Google Colabなど。

注文後、プロジェクトの概要を共有してください。チームが範囲を確認し、不明な点を質問し、作業を開始します。