ロンドンを拠点とする7年の経験を持つチームが、Pythonでカスタムの機械学習または深層学習モデルを構築します。分類、回帰、ニューラルネットワーク、コンピュータービジョンなどをカバーします。
Pythonの機械学習とディープラーニングモデルを構築します
単一の分類または回帰問題に特化したMLモデル。研究とモデル作成を含む。
- 分類または回帰用の機械学習モデル
- 問題調査とアプローチ選択
- モデルの作成とトレーニング
- Pythonコードベース(Jupyter NotebookまたはScript)
- 注文マネージャー経由で配送
より広いMLまたはディープラーニングスコープ — ニューラルネットワーク、テキスト、または時系列を含むより複雑な問題に適しています。
- 基本のすべて
- 拡張スコープ:ニューラルネットワーク、クラスタリング、テキスト分類、時系列、またはセマンティック分析
- ディープラーニングモデル(CNN、LSTM、基本的な画像分類)
- 問題解決のための調査とアーキテクチャの選択
- 明確な構造を持つPythonコードベース
- 注文マネージャー経由で配送
APIインテグレーション対応の完全なディープラーニングまたはコンピュータビジョンソリューション — アプリケーションに接続する準備ができています。
- スタンダードのすべて
- 高度なコンピュータービジョンまたはディープラーニング(物体検出、顔認識、ビデオ監視、車両分析、物体セグメンテーション)
- データセットアノテーションのサポート
- 最先端の技術を使用した研究プロジェクトサポート
- API統合により、モデルが既存のアプリケーションまたはサービスに接続されます
- 注文マネージャー経由でPythonコードベースを納品
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価値ポジション
経験レベル
ソリューションスコープ
技術スタック
価格モデル
受け取るもの
完全な説明
Pythonで構築された信頼性の高い正確な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は、ここが適切な場所です。分類の課題、回帰問題、画像認識、物体検出、または時系列予測に取り組んでいるかどうかにかかわらず、このサービスは汎用テンプレートではなく、特定の要件に合わせて調整された目的に合わせたモデルを提供します。
Zinn Digitalはロンドンを拠点とするチームで、機械学習、深層学習、コンピュータービジョンにおいて7年の実務経験があります。すべてのプロジェクトは、コードを1行も書く前に問題領域の徹底的な調査から始まり、データと目的に実際に機能するアプローチが確立されていることを保証します。
**あなたのために構築できるもの:**
機械学習の側面では、チームは確立された実績のある技術を使用して、教師あり学習、分類、回帰、クラスタリング、テキスト分類、意味解析、時系列解析、データ解析をカバーしています。
ディープラーニングとコンピュータービジョンの分野では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、画像分類、物体検出、物体セグメンテーション、顔検出と認識、LSTM(Long Short-Term Memory)ネットワーク、ビデオ監視システム、車両分析、データセットアノテーション、最先端のアーキテクチャを使用した研究プロジェクトなどの機能が含まれます。
Premium ティアには API 統合も含まれているため、モデルをスタンドアロンアーティファクトとして配信するのではなく、既存のアプリケーションまたはサービスに接続できます。
**仕組み:**
1. プロジェクトの詳細(データセット、問題の種類、精度に関する期待、特定の要件など)を共有してください。
2. チームが概要を確認し、明確化が必要な場合は注文チャットでフォローアップする場合があります。
3. 調査が行われ、適切なモデリングアプローチが選択されます。
4. モデルが構築、テストされ、注文マネージャーを通じて提供されます。
**これは誰のためのものか:**
このサービスは、フルタイムのインハウスチームを雇わずに機能するMLまたはディープラーニングモデルが必要な開発者、データアナリスト、研究者、スタートアップ、ビジネスに適しています。学術研究プロジェクトと商用製品開発にも同様に適しています。
注意:料金とタイムラインはあなたの特定の問題の複雑さを反映しています。注文を行う前にあなたの要件について議論することを強くお勧めします。これにより、正しいティアとスコープを確認できます。チームはオーダーチャットを通じて非常に対応が速いです。
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 | 3 日 | 5 日 | 6 日 |
| リビジョン | 1 | 2 | 2 |
| 分類または回帰のための機械学習モデル | ✓ | ✕ | ✕ |
| 問題調査とアプローチ選択 | ✓ | ✕ | ✕ |
| モデルの作成とトレーニング | ✓ | ✕ | ✕ |
| Pythonコードベース(Jupyter Notebookまたはスクリプト) | ✓ | ✕ | ✕ |
| オーダーマネージャー経由で配信 | ✓ | ✓ | ✕ |
| 基本のすべて | ✕ | ✓ | ✕ |
| 拡張スコープ: ニューラルネットワーク、クラスタリング、テキスト分類、時系列、またはセマンティック分析 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 深層学習モデル(CNN、LSTM、基本的な画像分類) | ✕ | ✓ | ✕ |
| 問題解決のための調査とアーキテクチャの選択 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 明確な構造を持つPythonコードベース | ✕ | ✓ | ✕ |
| スタンダードのすべて | ✕ | ✕ | ✓ |
| 高度なコンピュータビジョンまたはディープラーニング(物体検出、顔認識、ビデオ監視、車両分析、物体セグメンテーション) | ✕ | ✕ | ✓ |
| データセットアノテーションサポート | ✕ | ✕ | ✓ |
| 最先端技術を用いた研究プロジェクト支援 | ✕ | ✕ | ✓ |
| API統合により、モデルを既存のアプリケーションまたはサービスに接続します | ✕ | ✕ | ✓ |
| 注文マネージャー経由で提供されるPythonコードベース | ✕ | ✕ | ✓ |
ポートフォリオ
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追加情報
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私を選ぶ理由
よくある質問
はい、強くお勧めします。機械学習プロジェクトは、複雑さ、データサイズ、精度への期待が大きく異なります。まずお問い合わせいただくことで、お客様のニーズに合った適切なティアとスコープが選択され、注文開始後の不一致を回避できます。
最低限必要なもの:問題の説明(例:分類、オブジェクト検出)、データセットまたはデータに関する詳細、精度またはパフォーマンスの目標、および希望する出力形式または展開コンテキスト。詳細を提供すればするほど、チームはより早く作業を開始できます。
FTPログイン(ファイル編集時)
すべてのソリューションは Python で構築されています。チームはプロジェクト要件に応じて PyCharm、Jupyter Notebook、Google Colab 全体で作業します。
Pythonコードベース(スクリプトまたはノートブック)、トレーニング済みモデル、および実行またはデプロイに必要なすべてのサポートファイルを受け取ります。プレミアムティアにはAPI統合コードも含まれます。書面によるレポートはオプションの追加として追加できます。
各ティアの価格は、記載された範囲をカバーしています。プロジェクトが当初の理解よりも大幅に複雑であることが判明した場合(例:非常に大規模なデータセットや異常に厳密な精度要件など)、チームは続行する前に注文チャットを通じてお客様とこれについて話し合います。
はい。チームは最先端の技術とアーキテクチャを使用した研究プロジェクトの経験があり、それはプレミアムティアに反映されています。ご注文の際は、研究目的についてできるだけ多くの情報を提供してください。
顧客レビュー
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AI Objectivesによる素晴らしい仕事
ウマーとニールはとても良い人で、誠実です。彼らを信頼し、一緒に仕事をするのを楽しんでいます。彼らは顧客中心で、私の期待を上回ってくれました。とてもフレンドリーで協力的で、常に完璧な仕事をすることを保証してくれます。彼らをお勧めします。
ウマーはとても協力的で、プロフェッショナルで、礼儀正しく、理解力があります。彼はまさに私が必要としていた人物であり、私のプロジェクトを遂行するために時間と労力を捧げてくれました。ウマー、ありがとう。
あなたと仕事ができて本当に良かったです。
NeilとNeilは、細部にまで常に気を配り、明確なコミュニケーションを確保することで、素晴らしいプロフェッショナリズムと真摯な配慮を示しました。彼らの流暢さとタイムリーな納品により、全体的な体験はスムーズで安心できるものでした。
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