მე ავაშენებ მანქანური სწავლების, NLP ან ღრმა სწავლების მოდელებს თქვენი პროექტისთვის

თუ გჭირდებათ მანქანური სწავლების ან ღრმა სწავლების გადაწყვეტა, რომელიც რეალურად მუშაობს თქვენს მონაცემებზე, თქვენ სწორ ადგილას ხართ. მიუხედავად იმისა, თქვენი პროექტი მოიცავს ტექსტის კლასიფიკაციას, გამოსახულების ამოცნობას, ობიექტის ამოცნობას, რეკომენდაციის სისტემას, თუ მორგებულ ზედამხედველობითი სწავლების კონვეიერს, ეს სერვისი მოიცავს სრულ გზას — არეული ნედლი მონაცემებიდან წარმოებისთვის მზა მოდელამდე.

ყოველი ჩართულობა იწყება განხილვით. არ არსებობს ორი იდენტური მონაცემთა მეცნიერების პროექტი, ამიტომ გთხოვთ, შეკვეთის განთავსებამდე დაგვიკავშირდეთ, რათა უზრუნველყოთ, რომ მოცულობა, მონაცემთა ნაკრები და მიწოდება ნათლად შეთანხმდეს თავიდანვე. ეს იცავს თქვენს ბიუჯეტს და უზრუნველყოფს სწორი გადაწყვეტის შექმნას თქვენი კონკრეტული პრობლემისთვის.

**რა არის დაფარული**

მონაცემთა მომზადება აქ ყველა მოდელის საფუძველია. ეს მოიცავს მცირე ასოებით წერას, HTML ტეგების და URL-ების ამოღებას, ცარიელი ადგილების გასუფთავებას, მართლწერის კორექციას, გაჩერებული სიტყვების ამოღებას, პუნქტუაციის დამუშავებას, ტოკენიზაციას, სტემინგს და ლემატიზაციას — ტექსტის სრულ წინასწარ დამუშავებას ენობრივ მონაცემებთან მუშაობისას და ექვივალენტურ გასუფთავების მილსადენებს სტრუქტურირებული ან გამოსახულების მონაცემებისთვის.

ფუნქციების ინჟინერია ეფუძნება n-გრამების, სიმბოლოების n-გრამების, TF-IDF-ის, Word2Vec-ის, ფარული მარკოვის მოდელების და სხვა მოწინავე ექსტრაქციის ტექნიკებს, რომლებიც შეესაბამება მოცემულ ამოცანას.

მოდელის შემუშავება მოიცავს თანამედროვე მანქანური სწავლებისა და ღრმა სწავლების მთელ სპექტრს. კლასიკური ML ალგორითმები მოიცავს ლოგისტიკურ რეგრესიას, გადაწყვეტილების ხეებს, შემთხვევით ტყეებს, გრადიენტულ გაძლიერებას, k-უახლოეს მეზობლებს, ნაივურ ბაიესს, წრფივ რეგრესიას და საყრდენი ვექტორულ მანქანებს. ღრმა სწავლების არქიტექტურები მოიცავს მრავალშრიან პერცეპტრონებს, კონვოლუციურ ნერვულ ქსელებს და მოწინავე დიზაინებს, როგორიცაა LeNet-5, ResNet და VGG16 — შერჩეული თქვენი ამოცანის მოთხოვნების საფუძველზე.

დასრულებული პროექტის ტიპები მოიცავს კლასიფიკაციის სისტემებს, რეგრესიის მოდელებს, რეკომენდაციის სისტემებს, ინფორმაციის მოძიების სისტემებს, ობიექტების ამოცნობის მილსადენებს და NLP აპლიკაციებს — როგორც სტატისტიკური, ასევე ნერვული ქსელის მიდგომების გამოყენებით.

**სამი დონე**

საწყისი დონე უზრუნველყოფს მონაცემთა გაწმენდას და გაწვრთნილ ზედამხედველობით ML მოდელს. სტანდარტული დონე ამატებს მოდელის დოკუმენტაციას, რათა ზუსტად გაიგოთ, რა აშენდა, და ღრუბლოვან განლაგებას, რათა მოდელი იყოს ცოცხალი და ხელმისაწვდომი. სრული დონე ამატებს API ინტეგრაციას ყოველივე ამის თავზე, რაც თქვენს აპლიკაციას ან გუნდს აძლევს სუფთა ინტერფეისს მოდელის რეალურ დროში გამოსაკითხად.

**ვისთვის არის ეს**

სტარტაპები, რომლებიც ამოწმებენ AI-ზე დაფუძნებულ პროდუქტს, მკვლევარები, რომლებსაც სჭირდებათ სამუშაო პროტოტიპი, დეველოპერები, რომლებიც ამატებენ ML შესაძლებლობებს არსებულ აპლიკაციას, და ბიზნესები, რომლებიც ცდილობენ მიიღონ ინფორმაცია ან ავტომატიზირება მოახდინონ გადაწყვეტილებების მიღებაზე მათი მონაცემებიდან. თუ არ ხართ დარწმუნებული, შეესაბამება თუ არა თქვენი პროექტი, დაიწყეთ საუბარი — მოცულობა ყოველთვის შეიძლება მორგებული იყოს.

**რატომ ეს გამყიდველი**

ლონდონში დაფუძნებული კომპიუტერული მეცნიერების ხარისხით და პრაქტიკული გამოცდილებით NLP-ში, კომპიუტერულ ხედვაში, ღრმა სწავლასა და კლასიკურ ML-ში, ეს არ არის ზოგადი დანიშნულების განვითარების სერვისი — ეს არის ფოკუსირებული მონაცემთა მეცნიერების პრაქტიკა ნამდვილი სიღრმით ალგორითმებში, წინასწარი დამუშავების მილსადენებში და განლაგების მიდგომებში, რასაც თანამედროვე ML პროექტები მოითხოვს.