მე შევქმნი მორგებულ ნერვულ ქსელს ან მანქანური სწავლების მოდელს

გჭირდებათ თუ არა სურათების კლასიფიკაცია, ობიექტების ამოცნობა, დროის სერიების პროგნოზირება, ბუნებრივი ენის დამუშავება, ან გაწვრთნილი მოდელის რეალურ აპლიკაციაში განლაგება — თქვენ სწორ ადგილას მოხვდით.

Zinn Digital არის ლონდონში დაფუძნებული მონაცემთა მეცნიერების გუნდი, რომელსაც აქვს კომპიუტერული მეცნიერების ხარისხი და ფართო პრაქტიკული გამოცდილება AI, მანქანური სწავლების და ღრმა სწავლების გადაწყვეტილებების მიწოდებაში მრავალფეროვან ინდუსტრიებსა და მონაცემთა ნაკრებებში. ყოველი პროექტი მორგებულია თქვენს მოთხოვნებზე: არანაირი შაბლონი, არანაირი მალსახმობი.

**რას მოიცავს ეს სერვისი:**

ნერვული ქსელები — კონვოლუციური (CNN), რეკურენტული (RNN) და რეგიონზე დაფუძნებული (RCNN) არქიტექტურები, შექმნილი და გაწვრთნილი თქვენი კონკრეტული პრობლემისთვის.

მანქანური სწავლება — ზედამხედველობითი და ზედამხედველობის გარეშე სწავლება, მათ შორის კლასიფიკაცია, რეგრესია და კლასტერული მილსადენები, აგებული Scikit-learn-ით და Python-ით.

ღრმა სწავლება — მოწინავე ტექნიკები, მათ შორის YOLO-ზე დაფუძნებული ობიექტების ამოცნობა, GPT-სტილის ენის მოდელირება და სახის ამოცნობის სისტემები OpenCV-ისა და TensorFlow-ის გამოყენებით.

ბუნებრივი ენის დამუშავება — ჩატბოტის განვითარება NLP ფრეიმვორკებითა და Dialogflow-ით; ტექსტის კლასიფიკაცია და თანმიმდევრობის მოდელირება.

გენერაციული AI — მოდელები, რომლებიც ქმნიან ტექსტს, სურათებს ან აუდიოს, თქვენი გამოყენების შემთხვევისთვის მორგებულს.

განზომილების შემცირება — PCA და მასთან დაკავშირებული ტექნიკები მაღალგანზომილებიანი მონაცემების გასამარტივებლად, მოდელის მუშაობის გასაუმჯობესებლად და ტრენინგის დასაჩქარებლად.

მოდელის განლაგება — Flask API-ები, FastAPI და Streamlit დაფები, რათა თქვენს გაწვრთნილ მოდელზე წვდომა იყოს შესაძლებელი ცოცხალ ვებ აპლიკაციაში ან ინტეგრირებული იყოს თქვენს არსებულ პროდუქტში.

**რას მიიღებთ:**

თქვენ მიიღებთ სრულად გაწვრთნილ მოდელის ფაილს, სუფთა და დოკუმენტირებულ Python-ის საწყის კოდს (Jupyter Notebook და/ან.py სკრიპტები), შესრულების ანგარიშებს (სიზუსტის მეტრიკა, დანაკარგის მრუდები, დაბნეულობის მატრიცა, სადაც ეს შესაძლებელია) და მკაფიო ინსტრუქციებს მოდელის გასაშვებად ან ხელახლა გამოსაყენებლად.

**ინსტრუმენტები, რომლებთანაც ვმუშაობთ:**

TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn, OpenCV, Seaborn, Flask, Streamlit — ინდუსტრიის სტანდარტული სტეკი წარმოებისთვის მზა AI სამუშაოებისთვის.

**ვისთვის არის ეს?**

სტარტაპები, რომლებიც ქმნიან AI-ზე დაფუძნებულ ფუნქციებს, მკვლევარები, რომლებსაც სჭირდებათ გაწვრთნილი მოდელი ანალიზისთვის, ბიზნესები, რომლებსაც სურთ მონაცემებიდან გადაწყვეტილებების ავტომატიზაცია, და დეველოპერები, რომლებსაც სურთ ძლიერი, კარგად დოკუმენტირებული AI კომპონენტი, რომლის ინტეგრირებაც დაუყოვნებლივ შეუძლიათ.

**როგორ მუშაობს:**

1. განათავსეთ თქვენი შეკვეთა და გააზიარეთ თქვენი მონაცემთა ნაკრები, მიზნები და ნებისმიერი შესაბამისი კონტექსტი.
2. გუნდი განიხილავს თქვენს მოთხოვნებს და ადასტურებს მოცულობას შეკვეთის ჩატის საშუალებით.
3. ტარდება კვლევა, არქიტექტურის დიზაინი, ტრენინგი და შეფასება.
4. მიწოდებები — მოდელი, კოდი და დოკუმენტაცია — მიწოდებულია თქვენს შეკვეთაზე.
5. შესწორებები განიხილება მანამ, სანამ არ დაკმაყოფილდებით.

ყველა კომუნიკაცია ხდება Zinn Hub-ის მეშვეობით. დროული მიწოდება და შეუზღუდავი შესწორებები სტანდარტულია ყველა დონეზე.