IBM-ის სერტიფიცირებული მონაცემთა მეცნიერების პროფესიონალები ლონდონში შექმნიან, დაადასტურებენ და მიაწვდიან სუფთა, კარგად დოკუმენტირებულ Python ML ან ღრმა სწავლის მოდელებს — კლასიფიკაციიდან და კლასტერიზაციიდან დაწყებული გამოსახულების დამუშავებითა და NLP-ით დამთავრებული.
მე შევქმნი მორგებულ მანქანური სწავლების ან ღრმა სწავლების მოდელს Python-ში
ერთი, ფოკუსირებული ML ან Python დავალება — კლასიფიკაცია, კლასტერირება ან პროგნოზირება — მიწოდებული სუფთა საწყისი კოდით.
- თქვენი პრობლემისა და მონაცემების კვლევა
- მონაცემთა წინასწარი დამუშავების კონვეიერი
- მოდელის შექმნა თქვენს ამოცანაზე მორგებული
- მოდელის ვალიდაცია და ტესტირება
- დაზუსტება გაუმჯობესებული შესრულებისთვის
- სუფთა, კომენტირებული Python-ის საწყისი კოდი
სრული ML ან ღრმა სწავლის აგება API ინტეგრაციით და დეტალური მოდელის დოკუმენტაციით უფრო ფართო გამოყენებისთვის.
- ყველაფერი ძირითადში
- API ინტეგრაცია თქვენი მოდელისთვის
- მოდელის სრული დოკუმენტაცია ნაბიჯ-ნაბიჯ სახელმძღვანელოებით
- მოწინავე ამოცანების მხარდაჭერა: NLP, სენტიმენტების ანალიზი, გამოსახულების დამუშავება ან დროითი სერიები
- PyTorch, TensorFlow, ან Keras-ის იმპლემენტაცია საჭიროებისამებრ
- კარგად სტრუქტურირებული, წარმოებისთვის მზა კოდის ბაზა
ბოლოდან ბოლომდე ML ან ღრმა სწავლის გადაწყვეტა, მათ შორის განლაგება, შესრულების მონიტორინგი და გადახედვის რაუნდი.
- ყველაფერი Boost-ში
- გაწვრთნილი მოდელის ღრუბლოვანი განლაგება
- შესრულების მონიტორინგის დაყენება
- კომპლექსური ღრმა სწავლის ამოცანების მხარდაჭერა: ნერვული ქსელები, ობიექტების ამოცნობა, მულტიმოდალური მოდელები
- მონაცემთა საძიებო ანალიზი და მონაცემთა ვიზუალიზაცია შედის
- კოდის გადახედვის ერთი რაუნდი მიწოდების შემდეგ
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
სერთიფიკატები
ML დაფარვა
ტექნოლოგიური სტეკი
განახლების გზა
რას მიიღებთ
სრული აღწერა
მიუხედავად იმისა, გჭირდებათ საიმედო კლასიფიკაციის მოდელი, კლასტერული მილსადენი, სენტიმენტების ანალიზატორი, დროის სერიების პროგნოზირება, თუ კომპიუტერული ხედვის გადაწყვეტა, თქვენ მიიღებთ წარმოების ხარისხის Python კოდს, რომელიც არის სუფთა, კარგად კომენტირებული და მზად გამოსაყენებლად.
Zinn Digital არის ლონდონში დაფუძნებული IBM-ის სერტიფიცირებული მონაცემთა მეცნიერების პროფესიონალთა გუნდი, რომელსაც აქვს დამატებითი სერტიფიკატები DeepLearning.ai-დან, მიჩიგანის უნივერსიტეტიდან, ჯონს ჰოპკინსის უნივერსიტეტიდან და ლონდონის იმპერიული კოლეჯიდან. ოთხ წელზე მეტი ხნის პრაქტიკული Python-ის განვითარების გამოცდილებით, გუნდი აერთიანებს ML-ისა და ღრმა სწავლის ალგორითმების ღრმა მათემატიკურ გაგებას PyTorch-ში, TensorFlow-სა და Keras-ში პრაქტიკულ გამოცდილებასთან.
**რას მოიცავს ეს სერვისი:**
მანქანური სწავლება — ზედამხედველობითი და ზედამხედველობის გარეშე სწავლა, კლასიფიკაცია, რეგრესია, კლასტერირება, პროგნოზირება, ბუნებრივი ენის დამუშავება, სენტიმენტების ანალიზი, დროითი სერიების ანალიზი და მომხმარებელთა ანალიტიკა.
ღრმა სწავლა — ნერვული ქსელები, მულტიმოდალური ნერვული ქსელები, გამოსახულების დამუშავება და ობიექტების ამოცნობა, განხორციელებული PyTorch-ში, TensorFlow-ში ან Keras-ში.
მონაცემთა მეცნიერება — მონაცემთა წინასწარი დამუშავება, მონაცემთა გაფართოება, მონაცემთა ვიზუალიზაცია და საძიებო მონაცემთა ანალიზი.
ყოველი მიწოდება მოიცავს თქვენი პრობლემის საფუძვლიან კვლევას, მონაცემთა მკაცრ წინასწარ დამუშავებას, მოდელის შექმნას, ვალიდაციას და ტესტირებას, ოპტიმალური მუშაობისთვის დახვეწას და სუფთა, კომენტირებულ საწყის კოდს. უფრო მაღალი დონეები ამას აფართოებს API ინტეგრაციით, მოდელის სრული დოკუმენტაციით, მუშაობის მონიტორინგით და ღრუბლოვანი განლაგებით.
**როგორ მუშაობს:**
შეკვეთის განთავსებამდე შეატყობინეთ გუნდს, რათა მათ შეაფასონ თქვენი დავალების სირთულე და დაადასტურონ სწორი პაკეტი. შეკვეთის განთავსების შემდეგ, მიაწოდეთ თქვენი მონაცემთა ნაკრები და პროექტის მოკლე აღწერა შეკვეთის მენეჯერის მეშვეობით. გუნდი მუდმივად გაგაცნობთ სიახლეებს და ყველაფერს პირდაპირ პლატფორმის მეშვეობით მოგაწვდით.
**ვისთვის არის ეს:**
სტარტაპები, რომლებიც ქმნიან ML-ზე დაფუძნებულ ფუნქციებს, მკვლევარები, რომლებსაც სჭირდებათ საიმედო იმპლემენტაცია, ბიზნესები, რომლებიც ეძებენ მონაცემებზე დაფუძნებულ შეხედულებებს, და დეველოპერები, რომლებსაც სურთ ექსპერტული მხარდაჭერა კომპლექსურ მოდელირების ამოცანაზე.
**რატომ Zinn Digital:**
IBM-ის სერტიფიცირებული ექსპერტიზა, მრავალინსტიტუციური აკადემიური სერთიფიკატები, ლონდონში დაფუძნებული პროფესიონალები, დროული მიწოდება და ვალდებულება იმუშაონ ნამდვილად კარგად დოკუმენტირებული და შენარჩუნებადი — და არა მხოლოდ ერთჯერადი რვეული.
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 | ძირითადი | გაძლიერება | პრემიუმი |
|---|---|---|---|
| მიწოდების დრო | 1 დღეები | 3 დღეები | 7 დღეები |
| რევიზიები | 0 | 0 | 1 |
| თქვენი პრობლემისა და მონაცემების კვლევა | ✓ | ✕ | ✕ |
| მონაცემთა წინასწარი დამუშავების კონვეიერი | ✓ | ✕ | ✕ |
| მოდელის შექმნა თქვენს ამოცანაზე მორგებული | ✓ | ✕ | ✕ |
| მოდელის ვალიდაცია და ტესტირება | ✓ | ✕ | ✕ |
| დაზუსტება გაუმჯობესებული მუშაობისთვის | ✓ | ✕ | ✕ |
| სუფთა, კომენტირებული Python-ის საწყისი კოდი | ✓ | ✕ | ✕ |
| ყველაფერი Basic-ში | ✕ | ✓ | ✕ |
| API ინტეგრაცია თქვენი მოდელისთვის | ✕ | ✓ | ✕ |
| მოდელის სრული დოკუმენტაცია ნაბიჯ-ნაბიჯ სახელმძღვანელოებით | ✕ | ✓ | ✕ |
| მოწინავე ამოცანების მხარდაჭერა: NLP, სენტიმენტების ანალიზი, გამოსახულების დამუშავება ან დროის სერიები | ✕ | ✓ | ✕ |
| PyTorch, TensorFlow ან Keras-ის იმპლემენტაცია საჭიროებისამებრ | ✕ | ✓ | ✕ |
| კარგად სტრუქტურირებული, წარმოებისთვის მზა კოდების ბაზა | ✕ | ✓ | ✕ |
| ყველაფერი Boost-ში | ✕ | ✕ | ✓ |
| გაწვრთნილი მოდელის ღრუბლოვანი განლაგება | ✕ | ✕ | ✓ |
| შესრულების მონიტორინგის დაყენება | ✕ | ✕ | ✓ |
| კომპლექსური ღრმა სწავლის ამოცანების მხარდაჭერა: ნერვული ქსელები, ობიექტის ამოცნობა, მულტიმოდალური მოდელები | ✕ | ✕ | ✓ |
| მოიცავს მონაცემთა საძიებო ანალიზს და მონაცემთა ვიზუალიზაციას | ✕ | ✕ | ✓ |
| კოდის გადასინჯვის ერთი რაუნდი მიწოდების შემდეგ | ✕ | ✕ | ✓ |
პორტფოლიო
გამყიდველის ნამუშევრების მაგალითები ამ Zinn-თან დაკავშირებით.
შექმენით მორგებული მანქანური სწავლების ან ღრმა სწავლების მოდელი Python-ში
შექმენით მორგებული მანქანური სწავლების ან ღრმა სწავლების მოდელი Python-ში
შექმენით მორგებული მანქანური სწავლების ან ღრმა სწავლების მოდელი Python-ში
დამატებითი ინფორმაცია
რატომ ამირჩიეთ მე
ინსტრუმენტები, რომლებსაც ვიყენებ
იდეალურია
ხშირად დასმული კითხვები
დიახ — ეს მკაცრად რეკომენდებულია. ყოველი ML დავალება განსხვავდება სირთულით და წინასწარი მოკლე საუბარი უზრუნველყოფს სწორი პაკეტის შერჩევას და იმას, რომ ფასი ზუსტად ასახავს თქვენი პროექტის მოცულობას. ეს თავიდან აიცილებს ნებისმიერ უხერხულობას შეკვეთის დაწყების შემდეგ.
დიახ. ყველა კოდი კარგად არის კომენტირებული და დაწერილია თვითგანმარტებითი. ასევე მოყვება ცალკე დოკუმენტაციის ფაილი, რომელიც მოიცავს ყველა გადადგმულ ნაბიჯს — წინასწარი დამუშავებიდან მოდელის ვალიდაციამდე — ასე რომ თქვენ შეგიძლიათ დამოუკიდებლად გაიგოთ, შეინარჩუნოთ და განავითაროთ ნამუშევარი.
გთხოვთ, გააზიაროთ თქვენი მონაცემთა ნაკრები (ან თქვენს ხელთ არსებული მონაცემების აღწერა), პრობლემის მკაფიო აღწერა, რომლის გადაჭრაც გსურთ, ნებისმიერი შესაბამისი კონტექსტი თქვენი გამოყენების შემთხვევის შესახებ და თქვენი სასურველი გამომავალი ფორმატი. რაც უფრო მეტ დეტალს მიაწვდით, მით უფრო შეუფერხებლად წარიმართება პროცესი.
დიახ. დროული მიწოდება მტკიცე ვალდებულებაა. ხარისხი არ ზიანდება მაშინაც კი, როდესაც ვადები მჭიდროა — თითოეული პაკეტისთვის ნაჩვენები მიწოდების დღე არის მაქსიმალური ვადა ამ მოცულობისთვის.
გუნდი ინტენსიურად მუშაობს PyTorch-თან, TensorFlow-თან და Keras-თან ღრმა სწავლისთვის, სტანდარტულ მონაცემთა მეცნიერების ბიბლიოთეკებთან ერთად წინასწარი დამუშავების, ვიზუალიზაციისა და მოდელირებისთვის. თქვენი პროექტისთვის შესაფერისი ჩარჩო განიხილება და დადასტურდება მუშაობის დაწყებამდე.
ძირითადი და Boost პაკეტები არ მოიცავს გადახედვებს სტანდარტულად — მოცულობა წინასწარ შეთანხმებულია, რათა უზრუნველყოფილი იყოს მიწოდების სიზუსტე. Premium პაკეტი მოიცავს ერთ გადახედვას. დამატებითი გადახედვების შეძენა შესაძლებელია დამატებით.
სერვისი მოიცავს ფართო სპექტრს: კლასიფიკაცია, რეგრესია, კლასტერიზაცია, პროგნოზირება, ბუნებრივი ენის დამუშავება, სენტიმენტების ანალიზი, დროის სერიების ანალიზი, გამოსახულების დამუშავება, ობიექტების ამოცნობა, ნერვული ქსელები და სხვა. თუ არ ხართ დარწმუნებული, შედის თუ არა თქვენი დავალება სერვისის ფარგლებში, გთხოვთ, შეკვეთამდე დაგვიკავშირდეთ.
ღრუბლოვანი განლაგება ნიშნავს, რომ თქვენი გაწვრთნილი მოდელი დაყენებულია ღრუბლოვან გარემოში გასაშვებად, რათა მასზე წვდომა და გამოყენება შესაძლებელი იყოს ლოკალური მანქანის მიღმა. სპეციფიკა დამოკიდებულია თქვენს ინფრასტრუქტურულ პრეფერენციებზე, რაც განიხილება შეკვეთის დროს.
მომხმარებელთა შეფასებები
ნახეთ, რას ამბობენ ჩვენი მომხმარებლები ამ Zinn-ის შესახებ
შესანიშნავი მიწოდება და დამატებითი მხარდაჭერა
მართლაც შესანიშნავი გამოცდილება
პროფესიონალიზმის განსაკუთრებული დონე. მოუთმენლად ველი ხანგრძლივ და ნაყოფიერ ურთიერთობას.
ეს ჩემი მეოთხე შემთხვევაა, როდესაც ნილთან ვმუშაობ და კიდევ ერთხელ ყველაფერი იდეალური იყო. მან სწრაფად მოაგვარა ჩემი პრობლემა და მთელი პროცესის განმავლობაში მკაფიო განმარტებები მომცა. მე მასთან მუშაობას ძალიან გირჩევთ
ნილ ა-სთან მუშაობა მონაცემთა მეცნიერებისა და ML პროექტზე აბსოლუტური სიამოვნება იყო. მისმა ნამუშევარმა მოლოდინს გადააჭარბა განსაკუთრებული პროფესიონალიზმითა და დეტალებისადმი ყურადღებით. მისი სწრაფი რეაგირება, ღრმა გაგება და თავაზიანობა თანამშრომლობას უწყვეტსა და სასიამოვნოს ხდიდა.
მხოლოდ შესული მომხმარებლები, რომლებმაც შეიძინეს ეს პროდუქტი, შეუძლიათ დატოვონ შეფასება.
კატეგორიები
Zinner-ის პოლიტიკა
მსგავსი Zinns
მე შევქმნი მორგებულ NLP და გენერაციულ AI გადაწყვეტილებებს თქვენი ბიზნესისთვის
მე ავაშენებ Python NLP სენტიმენტების ანალიზისა და თემების მოდელირების გადაწყვეტილებებს
