0
ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಟ್
0
Zinn Hub
0
ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಟ್
0

ಒಂದು ನೋಟದಲ್ಲಿ

ನೀವು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಈ ಸೇವೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರಮುಖ ವಿವರಗಳು. Zinn Hub ನಿಂದ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ, ಮಾರಾಟಗಾರರಿಂದಲ್ಲ.

ಮಾದರಿ ವ್ಯಾಪ್ತಿ

15+ AI ತಂತ್ರಗಳು
ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ, ವಿಭಜನೆ, ಭಂಗಿ ಅಂದಾಜು, OCR, NLP, GAN ಗಳು, ಆಳ ಅಂದಾಜು, ಸಮಯ ಸರಣಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ — ಒಂದು ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ.

ನಿಯೋಜನೆಗೆ ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ

ಎಡ್ಜ್ & ಕ್ಲೌಡ್ ಬೆಂಬಲಿತ
ಮಾದರಿಗಳನ್ನು REST API ಗಳು (Flask) ಮೂಲಕ AWS, GCP, ಅಥವಾ Azure ಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದು, ಅಥವಾ Jetson Nano ಮತ್ತು Raspberry Pi ನಂತಹ ಎಡ್ಜ್ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ತಳ್ಳಬಹುದು.

ಟೆಕ್ ಸ್ಟಾಕ್

PyTorch, TensorFlow, Docker
ಉದ್ಯಮ-ಪ್ರಮಾಣಿತ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ, ಡಾಕರ್ ಮೂಲಕ ಕಂಟೈನರೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನಾ-ದರ್ಜೆಯ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ವೆಕ್ಟರ್ DB ಬೆಂಬಲ (ಕ್ರೋಮಾ, ಪೈನ್‌ಕೋನ್) ಹೊಂದಿದೆ.

ಅಪ್‌ಗ್ರೇಡ್ ಮಾರ್ಗ

ಹೆಚ್ಚಿನ ಶ್ರೇಣಿಗಳಲ್ಲಿ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ & ಮಾನಿಟರಿಂಗ್
ಮೂಲ ಯೋಜನೆ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಮೂಲ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ; ಬೂಸ್ಟ್ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ; ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಕ್ಲೌಡ್ ನಿಯೋಜನೆ, ಮಾದರಿ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ನೀವು ಏನನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತೀರಿ

ಸ್ವರೂಪಗಳು:
ಮೂಲ ಫೈಲ್‌ಗಳು
ಕಸ್ಟಮ್ ಕೋಡ್
ಲಿಖಿತ ವರದಿ
ಡಿಜಿಟಲ್ ಫೈಲ್‌ಗಳು
ವಿತರಣಾ ವಿಧಾನ:
ಆರ್ಡರ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್
ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು: ಎಲ್ಲಾ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ಆರ್ಡರ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಮೂಲಕ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ನೀವು ಪೂರ್ಣ ಪೈಥಾನ್ ಮೂಲ ಕೋಡ್ (ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಜುಪಿಟರ್ ನೋಟ್‌ಬುಕ್‌ಗಳು), ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿ ತೂಕಗಳು ಮತ್ತು — ಪೂರ್ಣ ಬಿಲ್ಡ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ನಲ್ಲಿ — ಲಿಖಿತ ದಾಖಲಾತಿ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತೀರಿ. ವಿತರಣೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಸ್ಪಷ್ಟೀಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ತಂಡವು ಆರ್ಡರ್ ಚಾಟ್ ಮೂಲಕ ನಿಮಗೆ ಸಂದೇಶ ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ.

ಪೂರ್ಣ ವಿವರಣೆ

ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರ ಅಥವಾ ಸಂಶೋಧನಾ ಯೋಜನೆಗೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ, ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಸಿದ್ಧವಾದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಪರಿಹಾರದ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಸರಿಯಾದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿದ್ದೀರಿ. Zinn Digital ಲಂಡನ್, ಇಂಗ್ಲೆಂಡ್ ಮೂಲದ AI ತಜ್ಞರ ತಂಡವಾಗಿದ್ದು, ನಿಮ್ಮ ನಿಖರವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತದೆ - ಸಿದ್ಧ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲ.

ಲೈವ್ ವೀಡಿಯೊ ಫೀಡ್‌ನಲ್ಲಿ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು, ಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ಆಡಿಯೊವನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು, ಸಮಯ-ಸರಣಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು, ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು, OCR ನೊಂದಿಗೆ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು, ಅಥವಾ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ-ವರ್ಧಿತ ಉತ್ಪಾದನೆಯೊಂದಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ, ಈ ಪಟ್ಟಿಯು ಆಧುನಿಕ ಅನ್ವಯಿಕ AI ಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.

**ಪ್ರತಿ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ನಲ್ಲಿ ಏನನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ:**
ಪ್ರತಿ ನಿಶ್ಚಿತಾರ್ಥವು ನಿಮ್ಮ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಡೊಮೇನ್‌ನಲ್ಲಿ ಮೀಸಲಾದ ಸಂಶೋಧನೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ, ನಂತರ ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯು ಸ್ವಚ್ಛ, ಉತ್ತಮ-ರಚನೆಯ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಂಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಲಿಂದ ತಂಡವು ಮಾದರಿ ರಚನೆ, ಕಠಿಣ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪೂರ್ಣ ಮೂಲ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಇದರಿಂದ ನೀವು ನಿರ್ಮಿಸಿದ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ನೀವು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ.

**ಲಭ್ಯವಿರುವ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳು:**
- ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್: YOLO v8 / v11, Faster-RCNN
- ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್: OC-SORT, ByteTrack, BOT-SORT, Strong-SORT
- ಇಮೇಜ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್: Mask-RCNN, U-NET, SAM2, Sapiens
- ಇಮೇಜ್ ಮತ್ತು ಆಡಿಯೋ ಕ್ಲಾಸಿಫಿಕೇಶನ್: InceptionResnetV2, VGG, ResNet, ViT
- ಪೋಸ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಶನ್: YOLO, ViTPose
- ಫೇಶಿಯಲ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್: FaceNet, Dlib, DeepFace
- OCR: TesseractOCR, PaddleOCR
- ಡೇಟಾ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕ್ಲಾಸಿಫಿಕೇಶನ್: K-Means, SVM, PCA ಮತ್ತು ಇನ್ನಷ್ಟು
- NLP: LLMs (LLaMA, GPT), LangChain ಜೊತೆ RAG
- GANs, ಇಮೇಜ್ ಕ್ಯಾಪ್ಷನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ (Florence2, LSTM)
- ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಡೆಪ್ತ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಶನ್, ಇನ್‌ಪೇಂಟಿಂಗ್ (LaMa, MIGAN)
- ಇಮೇಜ್ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್: OpenCV, CNN
- ಟೈಮ್-ಸೀರೀಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆ: Transformers, RNN, LSTM
- ಎಡ್ಜ್-ಡಿವೈಸ್ ಡಿಪ್ಲಾಯ್‌ಮೆಂಟ್: Jetson, Raspberry Pi, NCS

**ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸ್ಟಾಕ್:**
PyTorch, TensorFlow, Keras, scikit-learn, Docker, AWS, GCP, Azure, Chroma, Pinecone, MySQL, MongoDB, PostgreSQL, Jupyter Notebook, Colab, Flask.

**ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ:**
ನಿಮ್ಮ ಆರ್ಡರ್ ಮಾಡಿದ ನಂತರ, ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಬ್ರೀಫ್ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆರ್ಡರ್ ಚಾಟ್ ಮೂಲಕ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಿ. ತಂಡವು ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತಕ್ಷಣವೇ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಸಂವಹನವು ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಮೂಲಕ ನಡೆಯುತ್ತದೆ. ನೀವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಅಥವಾ ಕಸ್ಟಮ್ ಬ್ರೀಫ್ ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಆರ್ಡರ್ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ದಯವಿಟ್ಟು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ — ನಿಮ್ಮ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಮೊದಲು ಚರ್ಚಿಸಲು ತಂಡವು ಸಂತೋಷವಾಗಿದೆ.

**ಇದು ಯಾರಿಗೆ:**
ತಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನದಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಸ್ಟಾರ್ಟ್‌ಅಪ್‌ಗಳು, ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದ ಮಾದರಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಂಶೋಧಕರು, ದೃಷ್ಟಿ ಅಥವಾ ಭಾಷಾ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ಉದ್ಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಅವರು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದಾದ ಸ್ವಚ್ಛ, ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬಯಸುವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು.

**Zinn Digital ಏಕೆ:**
ಸಮರ್ಪಿತ ಲಂಡನ್-ಆಧಾರಿತ ತಂಡವು ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ನಿಂದ ಇತ್ತೀಚಿನ ವಿಷನ್-ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳವರೆಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಆಧುನಿಕ AI ಸ್ಟಾಕ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ — ಪ್ರತಿ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಮೂಲ ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಒಮ್ಮೆ ರನ್ ಆಗುವ ನೋಟ್‌ಬುಕ್ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ.

Zinner ಗುಣಮಟ್ಟದ ಗ್ಯಾರಂಟಿ

✓
ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ವೃತ್ತಿಪರ
ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ Zinner ಅನ್ನು ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗೆ ಸೇರುವ ಮೊದಲು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
✓
ಗುಣಮಟ್ಟದ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಗ್ಯಾರಂಟಿ
ಎಲ್ಲಾ ಸೇವೆಗಳು ನಮ್ಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಭರವಸೆಯ ಬದ್ಧತೆಯಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿವೆ.
✓
ಸುರಕ್ಷಿತ ಪಾವತಿ
ನೀವು ವಿತರಿಸಿದ ಕೆಲಸವನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸುವವರೆಗೆ ನಿಮ್ಮ ಪಾವತಿಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಿ

ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಸ್ಟಾರ್ಟರ್ಪ್ರಮಾಣಿತಸಂಪೂರ್ಣ ನಿರ್ಮಾಣ
ವಿತರಣಾ ಸಮಯ14 ದಿನಗಳು21 ದಿನಗಳು30 ದಿನಗಳು
ಪರಿಷ್ಕರಣೆಗಳು24ಅನಿಯಮಿತ
ನಿಮ್ಮ ಸಮಸ್ಯೆ ಡೊಮೇನ್ ಬಗ್ಗೆ ಸಂಶೋಧನೆ✓✕✕
ಡೇಟಾ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಶುಚಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆ✓✕✕
ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಮಾದರಿ ರಚನೆ✓✕✕
ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆ✓✕✕
ಪೂರ್ಣ ಮೂಲ ಕೋಡ್ ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ✓✓✕
2 ಸುತ್ತಿನ ಪರಿಷ್ಕರಣೆಗಳು✓✕✕
ಸ್ಟಾರ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲಾದ ಎಲ್ಲವೂ✕✓✕
ಸುಧಾರಿತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಾಗಿ ಮಾದರಿಯ ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್✕✓✕
4 ಸುತ್ತಿನ ಪರಿಷ್ಕರಣೆಗಳು✕✓✕
ಮಧ್ಯಮ ಸಂಕೀರ್ಣ ಅಥವಾ ಬಹು-ವರ್ಗದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ✕✓✕
ಸಂಪೂರ್ಣ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸಿದ 21-ದಿನದ ವಿತರಣಾ ವಿಂಡೋ✕✓✕
ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲಾದ ಎಲ್ಲವೂ✕✕✓
ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಸೆಟಪ್✕✕✓
ಕ್ಲೌಡ್ ನಿಯೋಜನೆ (AWS, GCP ಅಥವಾ Azure)✕✕✓
ಪೂರ್ಣ ಮಾದರಿ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು✕✕✓
ಅನಿಯಮಿತ ಪರಿಷ್ಕರಣೆಗಳು✕✕✓
ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಸಿದ್ಧವಾಗಿರುವ, ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ದಾಖಲಿತ ಪರಿಹಾರಕ್ಕಾಗಿ 30-ದಿನಗಳ ವಿತರಣೆ✕✕✓

ಪೋರ್ಟ್‌ಫೋಲಿಯೋ

ಈ Zinn ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಮಾರಾಟಗಾರರ ಕೆಲಸದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು.

ನಿಮ್ಮ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಥವಾ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ

ನಿಮ್ಮ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಥವಾ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ

ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮಾಹಿತಿ

ನಾನು ಬಳಸುವ ಪರಿಕರಗಳು

ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು:PyTorch, TensorFlow, Keras, scikit-learn
ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು:AWS, GCP, Azure
ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಮತ್ತು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು:ಡಾಕರ್, ಫ್ಲಾಸ್ಕ್, MySQL, MongoDB, PostgreSQL, Chroma, Pinecone
ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪರಿಸರಗಳು:Jupyter Notebook, Google Colab

ಇದಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ

ಆದರ್ಶ ಗ್ರಾಹಕರು:AI-ಚಾಲಿತ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಸ್ಟಾರ್ಟ್‌ಅಪ್‌ಗಳು, ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿದ ಮಾದರಿಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಂಶೋಧಕರು, ದೃಷ್ಟಿ ಅಥವಾ ಭಾಷಾ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ಉದ್ಯಮಗಳು, ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಸಿದ್ಧವಾದ ಮೂಲ ಕೋಡ್ ಬಯಸುವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು
ವಿಶಿಷ್ಟ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು:ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್, ಇಮೇಜ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್, ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, OCR ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು, ಆಡಿಯೊ ವರ್ಗೀಕರಣ, ಟೈಮ್-ಸೀರೀಸ್ ಮುನ್ಸೂಚನೆ, LLM ಮತ್ತು RAG ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು, ಎಡ್ಜ್-ಡಿವೈಸ್ AI

ನನ್ನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ

ಹಂತ-ಹಂತವಾಗಿ:1. ಆರ್ಡರ್ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸಿ — 2. ಆರ್ಡರ್ ಚಾಟ್ ಮೂಲಕ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಬ್ರೀಫ್ ಸ್ವೀಕರಿಸಿ — 3. ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ — 4. ಮಾದರಿ ವಿನ್ಯಾಸ, ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ — 5. ಮೂಲ ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ತೂಕಗಳ ವಿತರಣೆ — 6. ನಿಮ್ಮ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪರಿಷ್ಕರಣೆಗಳು

ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

ಹೌದು, ನೇರ ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನದಕ್ಕೆ, ನೀವು ಖರೀದಿಸುವ ಮೊದಲು ಆರ್ಡರ್ ಸಂದೇಶ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮೂಲಕ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಚಾಟ್ ಮಾಡಲು ತಂಡವು ಬಲವಾಗಿ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಸರಿಯಾದ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪ್ತಿ, ಡೇಟಾ ಲಭ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಸಮಯಾವಧಿಗಳನ್ನು ಮೊದಲೇ ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ನೀವು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಬಯಸುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸಬೇಕು, ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಎಲ್ಲಿಂದ ಬರುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವಿವರಿಸಬೇಕು. ತಂಡವು ಪೂರ್ವ-ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾ (ಚಿತ್ರಗಳು, CSV ಫೈಲ್‌ಗಳು, ಆಡಿಯೋ, ಪಠ್ಯ ಕಾರ್ಪೋರಾ, ಇತ್ಯಾದಿ) ನಿಮ್ಮಿಂದ ಒದಗಿಸಬೇಕು. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಬಹಳ ಸೀಮಿತವಾಗಿದ್ದರೆ, ಆರ್ಡರ್ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಇದನ್ನು ನಮೂದಿಸಿ ಇದರಿಂದ ತಂಡವು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಸಲಹೆ ನೀಡಬಹುದು.

ನೀವು ಸಂಪೂರ್ಣ ಮೂಲ ಕೋಡ್ (ಪೈಥಾನ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಜುಪಿಟರ್ ನೋಟ್‌ಬುಕ್‌ಗಳು), ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿ ತೂಕಗಳು ಮತ್ತು — ಫುಲ್ ಬಿಲ್ಡ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ನಲ್ಲಿ — ಸಮಗ್ರ ದಾಖಲಾತಿಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತೀರಿ. ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಆರ್ಡರ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಮೂಲಕ ತಲುಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ಶಾಶ್ವತ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತೀರಿ.

ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿದ ಮಾದರಿಯು ನಿಮಗೆ ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ, ಏಕ-ಕಾರ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಸ್ಟಾರ್ಟರ್ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಮೂಲಭೂತ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸಬೇಕಾದಾಗ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ. ಫುಲ್ ಬಿಲ್ಡ್ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕಾದ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ — ಕ್ಲೌಡ್ ನಿಯೋಜನೆ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ದಾಖಲಾತಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.

ಹೌದು. Jetson, Raspberry Pi ಮತ್ತು NCS ಸೇರಿದಂತೆ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಎಡ್ಜ್-ಡಿವೈಸ್ ನಿಯೋಜನೆ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿದೆ. ಸರಿಯಾದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಯೋಜಿಸಬಹುದಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಗುರಿಯನ್ನು ಪ್ರಿ-ಆರ್ಡರ್ ಚಾಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಚರ್ಚಿಸಿ.

ತಂಡವು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ PyTorch, TensorFlow, Keras ಮತ್ತು scikit-learn ನೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. AWS, GCP ಮತ್ತು Azure ನಲ್ಲಿ ಕ್ಲೌಡ್ ನಿಯೋಜನೆ ಲಭ್ಯವಿದೆ. ಸೂಕ್ತವಾದಲ್ಲಿ ಡಾಕರ್ ಮೂಲಕ ಕಂಟೈನರೈಸೇಶನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಪ್ರತಿ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪರಿಷ್ಕರಣೆ ಸುತ್ತುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ (ಸ್ಟಾರ್ಟರ್‌ಗೆ 2, ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್‌ಗೆ 4, ಪೂರ್ಣ ಬಿಲ್ಡ್‌ಗೆ ಅನಿಯಮಿತ). ಪರಿಷ್ಕರಣೆಯು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿತರಿಸಿದ ಮಾದರಿ ಅಥವಾ ಕೋಡ್‌ಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಗಮನಾರ್ಹ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಆದೇಶದ ಅಗತ್ಯವಿರಬಹುದು — ತಂಡವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಸಲಹೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಹೌದು. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಜೊತೆಗೆ, ತಂಡವು LLM ಏಕೀಕರಣಗಳು (LLaMA, GPT), LangChain ನೊಂದಿಗೆ ರಿಟ್ರೈವಲ್-ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ಜನರೇಷನ್, ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಕ್ಲಾಸಿಫಿಕೇಶನ್, ಟೈಮ್-ಸೀರೀಸ್ ಫೋರ್‌ಕಾಸ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ NLP ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ. ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಲು ಆರ್ಡರ್ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ವಿವರಿಸಿ.

ಗ್ರಾಹಕ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು

ಈ Zinn ಬಗ್ಗೆ ನಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರು ಏನು ಹೇಳುತ್ತಾರೆಂದು ನೋಡಿ

ಈ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಖರೀದಿಸಿದ ಲಾಗಿನ್ ಮಾಡಿದ ಗ್ರಾಹಕರು ಮಾತ್ರ ವಿಮರ್ಶೆಯನ್ನು ನೀಡಬಹುದು.

ವರ್ಗಗಳು

Zinner Policies

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ತಲುಪಿಸಿ

ಈ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಖರೀದಿಸಿದ ಲಾಗಿನ್ ಮಾಡಿದ ಗ್ರಾಹಕರು ಮಾತ್ರ ವಿಮರ್ಶೆಯನ್ನು ನೀಡಬಹುದು.

ಆಯ್ಕೆಗಳು & ಆರ್ಡರ್

Zinn Hub ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪಡೆಯಿರಿ

ಅಧಿಸೂಚನೆಗಳು · ವೇಗದ ಪ್ರವೇಶ · ಪೂರ್ಣ-ಪರದೆ

ನಿಮ್ಮ ಬ್ರೌಸರ್‌ನಲ್ಲಿ Share ಅನ್ನು ಟ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಿ

➜ ನಂತರ "Add to Home Screen" ಅನ್ನು ಟ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಿ