მიიღეთ წარმოებისთვის მზა ML, ღრმა სწავლის ან კომპიუტერული ხედვის მოდელი, აგებული Python-ში გამოქვეყნებული მკვლევრის მიერ, რომელსაც აქვს 3+ წლიანი პრაქტიკული საინჟინრო გამოცდილება და 50+ დასრულებული პროექტი.
მე ავაშენებ თქვენს ღრმა სწავლის ან კომპიუტერული ხედვის Python პროექტს
Core ML, DL ან CV მოდელი აგებული Python-ში — კვლევა, წინასწარი დამუშავება, მოდელის შექმნა და წყაროს კოდი.
- პრობლემის კვლევა და მიდგომის განსაზღვრა
- მონაცემთა წინასწარი დამუშავება და მომზადება
- მოდელის არქიტექტურის დიზაინი და შექმნა
- მიწოდებულია სრული Python-ის საწყისი კოდი
- 3 შესწორების რაუნდი
- მოიცავს ML, DL და CV გამოყენების შემთხვევებს
დახვეწილი, ვალიდირებული და დოკუმენტირებული მოდელი დახვეწილი რეგულირებით — მზად არის გადასაცემად ან შემდგომი ინტეგრაციისთვის.
- ყველაფერი Starter მოდელში
- მოდელის დაზუსტება გაუმჯობესებული სიზუსტისთვის
- მოდელის ვალიდაციისა და ტესტირების კომპლექტი
- წერილობითი მოდელის დოკუმენტაცია
- 5 შესწორების რაუნდი
- 14-დღიანი მიწოდების ვადა
სრული ბოლოდან ბოლომდე გადაწყვეტა ღრუბლოვანი განლაგებით, API ინტეგრაციით და შესრულების მონიტორინგით.
- ყველაფერი სტანდარტულ მოდელში
- ღრუბლოვანი განლაგება AWS-ზე
- Flask API ინტეგრაცია
- შესრულების მონიტორინგის დაყენება
- 8 შესწორების რაუნდი
- 30-დღიანი მიწოდების ვადა კომპლექსური კონსტრუქციებისთვის
მოითხოვეთ მორგებული შეთავაზება
შედით სისტემაში მორგებული შეთავაზების მოთხოვნისთვის
შექმენით უფასო ანგარიში ან შედით სისტემაში, რათა მოითხოვოთ პერსონალიზებული შეთავაზება ამ Zinner-ისგან.
შესვლა / რეგისტრაციადასვით შეკითხვა გაყიდვამდე
შედით სისტემაში შეკითხვის დასასმელად
პლატფორმის სპამის შესამცირებლად, გაყიდვამდე შეტყობინებების გაგზავნა მხოლოდ სისტემაში შესულ მომხმარებლებს შეუძლიათ.
შექმენით უფასო ანგარიში ან შედით სისტემაში, რათა პირდაპირ მიწეროთ ამ Zinner-ს.
შესვლა / რეგისტრაციასაჭიროა შესვლა
შექმენით უფასო ანგარიში ან შედით სისტემაში ამ Zinner-ისთვის შეტყობინების გასაგზავნად.
შესვლა / რეგისტრაციასაჭიროა შესვლა
შექმენით უფასო ანგარიში ან შედით სისტემაში პერსონალიზებული შეთავაზების მოთხოვნისთვის.
შესვლა / რეგისტრაციაერთი შეხედვით
ძირითადი დეტალები ამ სერვისის შესახებ, რათა დაგეხმაროთ გადაწყვეტილების მიღებაში. გენერირებულია Zinn Hub-ის მიერ და არა გამყიდველის მიერ.
ღირებულების პოზიცია
მოდელის მიწოდების ფარგლები
ფრეიმვორკის დაფარვა
სპეციალიზაციის სიღრმე
განახლების განბლოკვის გზა
რას მიიღებთ
სრული აღწერა
თუ თქვენს ბიზნესს ან კვლევას სჭირდება საიმედო, კარგად შემუშავებული მანქანური სწავლების, ღრმა სწავლების ან კომპიუტერული ხედვის გადაწყვეტა — სწორად აშენებული პირველივე ცდაზე — თქვენ სწორ ადგილას ხართ.
ეს სერვისი უზრუნველყოფს Python მოდელის სრულ განვითარებას AI დისციპლინების ფართო სპექტრში: ობიექტის ამოცნობა და გამოსახულების სეგმენტაცია YOLOv8-ისა და SAM-ის გამოყენებით, კლასიფიკაცია და კლასტერიზაცია SVM-ით, შემთხვევითი ტყით, გადაწყვეტილების ხეებითა და Naive Bayes-ით, დროის სერიების ანალიზი, ანომალიების გამოვლენა, NLP და ტრანსფორმატორზე დაფუძნებული არქიტექტურები, მათ შორის ViT, BERT, GPT და Hugging Face მოდელები. გჭირდებათ MVP იდეის დასადასტურებლად თუ სრულად განლაგებული API-ზე დაფუძნებული სისტემა, მოცულობა დაფარულია ქვემოთ მოცემულ სამ დონეზე.
**რას მიიღებთ საწყის დონეზე:**
სრულად მოქმედი Python მოდელი, რომელიც მოიცავს თქვენი პრობლემის დომენის საფუძვლიან კვლევას, მონაცემთა სუფთა წინასწარ დამუშავებას, მოდელის არქიტექტურის დიზაინს და შექმნას, და მთელ საწყის კოდს — მიწოდებული 7 დღის განმავლობაში 3 რევიზიის რაუნდით.
**სტანდარტულ დონეზე გადასვლა** ამატებს მოდელის დახვეწას გაუმჯობესებული სიზუსტისთვის, მოდელის მკაცრ ვალიდაციასა და ტესტირებას, მოდელის წერილობით დოკუმენტაციას და 5 რევიზიას 14-დღიანი ფანჯრის განმავლობაში — იდეალურია პროექტებისთვის, სადაც შესრულება და გადაცემის სიცხადე მნიშვნელოვანია.
**სრული დონე** მოიცავს სრულ ყოვლისმომცველ პაკეტს: ყველაფერი სტანდარტულში პლუს ღრუბლოვანი განლაგება (AWS), API ინტეგრაცია Flask-ის საშუალებით, შესრულების მონიტორინგი და 8 შესწორებები 30-დღიანი ჩართულობის განმავლობაში — სწორი არჩევანია წარმოებისთვის მზა სისტემებისთვის.
**ვისთვის არის ეს:**
— სტარტაპები, რომლებიც ქმნიან AI-ზე მომუშავე პროდუქტს ან MVP-ს
— მკვლევარები, რომლებსაც სჭირდებათ მოდელის საიმედო იმპლემენტაცია
— ბიზნესები, რომლებიც ავტომატიზირებენ ვიზუალურ ინსპექციას, დოკუმენტების დამუშავებას ან მონაცემთა კლასიფიკაციას
— დეველოპერები, რომლებსაც სჭირდებათ სპეციალისტი მოდელირების ფენის სამართავად
**რატომ უნდა იმუშაოთ ამ გამყიდველთან:**
ეს არის ლონდონში დაფუძნებული მანქანური სწავლებისა და კომპიუტერული ხედვის ინჟინრის ნამუშევარი, რომელსაც აქვს 3 წელზე მეტი პროფესიული საინჟინრო გამოცდილება, 2 წელი ML მკვლევრად და რეცენზირებული პუბლიკაცია Q1 ჟურნალში სამედიცინო გამოსახულების სეგმენტაციის შესახებ. დასრულებულია 50-ზე მეტი თავისუფალი ML პროექტი ინდუსტრიებისა და პრობლემების ფართო სპექტრში. გამოყენებული ინსტრუმენტები მოიცავს PyTorch, TensorFlow, Keras, Flask, Docker და AWS.
გთხოვთ, გამოაგზავნოთ შეტყობინება შეკვეთის განთავსებამდე, რათა დადასტურდეს მოცულობა და შეირჩეს სწორი დონე თქვენი საჭიროებებისთვის.
Zinner ხარისხის გარანტია
ყველა Zinner განიხილება და მტკიცდება პლატფორმაზე გაწევრიანებამდე.
ყველა სერვისი მხარდაჭერილია ჩვენი ხარისხის უზრუნველყოფის ვალდებულებით.
თქვენი გადახდა დაცულია მანამ, სანამ არ დაამტკიცებთ შესრულებულ სამუშაოს.
პაკეტების შედარება
| ფუნქცია | საწყისი მოდელი | სტანდარტული მოდელი | სრული წარმოების მშენებლობა |
|---|---|---|---|
| მიწოდების დრო | 7 დღეები | 14 დღეები | 30 დღეები |
| რევიზიები | 3 | 5 | 8 |
| პრობლემის კვლევა და მიდგომის განსაზღვრა | ✓ | ✕ | ✕ |
| მონაცემთა წინასწარი დამუშავება და მომზადება | ✓ | ✕ | ✕ |
| მოდელის არქიტექტურის დიზაინი და შექმნა | ✓ | ✕ | ✕ |
| Python-ის სრული საწყისი კოდი მიწოდებულია | ✓ | ✕ | ✕ |
| 3 შესწორებების რაუნდი | ✓ | ✕ | ✕ |
| მოიცავს ML, DL და CV გამოყენების შემთხვევებს | ✓ | ✕ | ✕ |
| ყველაფერი Starter მოდელში | ✕ | ✓ | ✕ |
| მოდელის დახვეწა გაუმჯობესებული სიზუსტისთვის | ✕ | ✓ | ✕ |
| მოდელის ვალიდაცია და ტესტირების კომპლექტი | ✕ | ✓ | ✕ |
| წერილობითი მოდელის დოკუმენტაცია | ✕ | ✓ | ✕ |
| 5 შესწორებების რაუნდი | ✕ | ✓ | ✕ |
| 14-დღიანი მიწოდების ვადა | ✕ | ✓ | ✕ |
| ყველაფერი სტანდარტულ მოდელში | ✕ | ✕ | ✓ |
| ღრუბლოვანი განლაგება AWS-ზე | ✕ | ✕ | ✓ |
| Flask API ინტეგრაცია | ✕ | ✕ | ✓ |
| შესრულების მონიტორინგის დაყენება | ✕ | ✕ | ✓ |
| 8 შესწორებების რაუნდი | ✕ | ✕ | ✓ |
| 30-დღიანი მიწოდების ვადა კომპლექსური კონსტრუქციებისთვის | ✕ | ✕ | ✓ |
პორტფოლიო
გამყიდველის ნამუშევრების მაგალითები ამ Zinn-თან დაკავშირებით.
შექმენით თქვენი ღრმა სწავლის ან კომპიუტერული ხედვის Python პროექტი
შექმენით თქვენი ღრმა სწავლის ან კომპიუტერული ხედვის Python პროექტი
დამატებითი ინფორმაცია
რატომ ამირჩიეთ მე
ინსტრუმენტები, რომლებსაც ვიყენებ
იდეალურია
ხშირად დასმული კითხვები
დიახ — გთხოვთ, ჯერ შეტყობინება გამომიგზავნოთ. ყველა ML პროექტს აქვს უნიკალური მოთხოვნები და მნიშვნელოვანია დადასტურდეს სწორი დონე, დაზუსტდეს თქვენი მონაცემთა ნაკრები და განისაზღვროს მოსალოდნელი შედეგი მუშაობის დაწყებამდე. ეს თავიდან აიცილებს მოცულობის შეუსაბამობებს და უზრუნველყოფს შეუფერხებელ მიწოდებას.
თქვენ უნდა წარმოადგინოთ თქვენი ნედლი მონაცემთა ნაკრები ან აღწეროთ თქვენთვის ხელმისაწვდომი მონაცემები, ასევე პრობლემის მკაფიო აღწერა, რომლის გადაჭრაც გსურთ (მაგ. სურათების კლასიფიკაცია, ობიექტების ამოცნობა, დროის სერიების პროგნოზირება). თუ თქვენს მონაცემებს მნიშვნელოვანი გაწმენდა ან მოპოვება სჭირდება, გთხოვთ, წინასწარ აღნიშნოთ ეს, რათა ის გათვალისწინებული იყოს გეგმაში.
Starter დონე შეეფერება კონცეფციის დადასტურების სამუშაოებს ან პროექტებს, სადაც მხოლოდ სამუშაო მოდელი და წყაროს კოდი გჭირდებათ. Standard საუკეთესოა, როდესაც გჭირდებათ ვალიდირებული, დოკუმენტირებული მოდელი, რომელიც მზად არის თქვენი დეველოპერებისთვის გადასაცემად. Full Production დონე განკუთვნილია პროექტებისთვის, რომლებიც უნდა ამოქმედდეს — ღრუბლოვანი ჰოსტინგით, API წერტილით და მონიტორინგით.
ღრმა სწავლის ძირითადი ფრეიმვორკებია PyTorch, TensorFlow და Keras. API-ები აგებულია Flask-ით. კონტეინერიზაცია იყენებს Docker-ს, ხოლო ღრუბლოვანი განთავსება ხდება AWS-ზე. კომპიუტერული ხედვის სამუშაოები იყენებს YOLOv8, SAM და სტანდარტულ OpenCV-ზე დაფუძნებულ კონვეიერებს. NLP და ტრანსფორმატორული სამუშაოები იყენებს Hugging Face-ს.
რევიზიები მოიცავს მოდელის, კოდის ან გამომავალი მონაცემების კორექტირებას თავდაპირველ შეთანხმებულ ფარგლებში. თითოეული დონე მოიცავს რევიზიის რაუნდების განსაზღვრულ რაოდენობას (შესაბამისად 3, 5 ან 8). თუ დამატებითი რაუნდები გჭირდებათ, შეგიძლიათ შეიძინოთ დამატებითი რევიზიის რაუნდის დანამატი.
თქვენ მიიღებთ სრულ Python-ის საწყის კოდს და ნებისმიერ დაკავშირებულ ფაილს. თქვენი დონის მიხედვით, ეს შეიძლება ასევე მოიცავდეს მოდელის დოკუმენტაციას, ვალიდაციის ანგარიშებს, განლაგების კონფიგურაციის ფაილებს და API კოდს. ყველაფერი მიწოდებულია შეკვეთის მენეჯერის მეშვეობით.
დიახ. თუ თქვენ გაქვთ არსებული კონვეიერი, მონაცემთა ნაკრები ან ნაწილობრივი კოდის ბაზა, გთხოვთ, გააზიაროთ შესაბამისი დეტალები შეკვეთის განთავსებისას. არსებულ კოდთან ინტეგრაცია შესაძლებელია — უბრალოდ ნათლად აღწერეთ კონტექსტი, რათა მიდგომა შესაბამისად დაიგეგმოს.
დიახ. გამყიდველს აქვს ML მკვლევრის გამოცდილება Q1 ჟურნალის პუბლიკაციით სამედიცინო გამოსახულების სეგმენტაციაში, ამიტომ აკადემიური სიზუსტე და კვლევის დონის მოდელის შემუშავება სრულად შედის ფარგლებში. გთხოვთ, აღწეროთ კვლევის კონტექსტი თქვენს მოთხოვნებში.
მომხმარებელთა შეფასებები
ნახეთ, რას ამბობენ ჩვენი მომხმარებლები ამ Zinn-ის შესახებ
ძლიერი კრეატიული გუნდი. უთანაბრო ძიება სრულყოფილებისთვის
ნეილი უბრალოდ ბრწყინვალეა. მან არა მხოლოდ შეასრულა ყველა ჩემი მოლოდინი, არამედ გადააჭარბა მათ. თავიდანვე, მასთან კომუნიკაცია იყო მარტივი და გლუვი. მან დრო დაუთმო ჩემი მოთხოვნების საფუძვლიანად გასაგებად და ნათლად ახსნა მთელი პროცესი. თუმცა, ყველაზე მეტად მისმა ნამუშევრის ხარისხმა მომხიბლა. ნეილის მიერ შემუშავებული CNN კლასიფიკატორი უნაკლოდ მუშაობს და აბსოლუტურად გამორჩეულ შედეგებს იძლევა. კლასიფიკაციების სიზუსტე მართლაც შთამბეჭდავია და მოდელის შესრულება უბრალოდ უმაღლესი დონისაა. ნეილს აქვს ღრმა გაგება ნერვული ქსელის სხვადასხვა ფენებისა და პარამეტრების შესახებ, და მან მოდელი იდეალურად მოარგო.
Saaed-მა გაცილებით გადააჭარბა ჩვენს მოლოდინს AI შედარებაში და დაამტკიცა, რომ გამორჩეული გადაწყვეტაა. ამ ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებამ არა მხოლოდ ეფექტურად გაართვა თავი ჩვენს ამოცანებს, არამედ შთამბეჭდავი დამატებითი ღირებულებაც შექმნა ჩვენი კომპანიისთვის. რაც ნამდვილად გამოარჩევს Saaed-ს, არის მისი უნარი, გადაჭრას რთული პრობლემები ხელოვნური ინტელექტის სფეროში. ალგორითმები უაღრესად დახვეწილია, რაც ზუსტ შედეგებს იძლევა მოცემული ამოცანის სირთულის მიუხედავად. Saaed-ის მრავალფეროვნება საშუალებას აძლევს მას დაფაროს გამოყენების ფართო სპექტრი, რაც განსაკუთრებით შთამბეჭდავია.
ნილ აჰმადმა გადააჭარბა ჩემს მოლოდინს თავისი უმაღლესი პროფესიონალიზმითა და დეტალებისადმი მახვილი ყურადღებით. მისმა ღრმა გაგებამ და სწრაფმა რეაგირებამ მასთან მუშაობა მარტივი გახადა. ძალიან სწრაფი შესრულება და მაღალი ხარისხის ნამუშევარი — აბსოლუტურად საოცარი!
ნეილი ნამდვილად პროფესიონალი იყო ჩვენი თანამშრომლობის დროს. ის ყოველთვის ხელმისაწვდომი იყო ჩემი მხრიდან ნებისმიერი კითხვისთვის ან ახალი მოთხოვნებისთვის და მისი პასუხები ყოველთვის სუპერ სწრაფი იყო. მისმა კომუნიკაციამ, მის ტექნიკურ უნარებთან ერთად, შესანიშნავი პროექტი გამოიწვია.
მხოლოდ შესული მომხმარებლები, რომლებმაც შეიძინეს ეს პროდუქტი, შეუძლიათ დატოვონ შეფასება.
კატეგორიები
Zinner-ის პოლიტიკა
მსგავსი Zinns
მე გავმართავ კონსულტაციას, გამოვიკვლევ და ავაშენებ თქვენს მორგებულ AI აპლიკაციას
მე გავასუფთავებ, გავაანალიზებ და ვიზუალიზაციას გავუკეთებ თქვენს Python მონაცემთა ნაკრებს
