ಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾ ತಯಾರಿಕೆ, GPU ಬೆಂಬಲ, ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಗೆ ತಕ್ಕಂತೆ ಸ್ವಚ್ಛ, ರನ್ ಮಾಡಲು ಸಿದ್ಧವಾದ ಕೋಡ್‌ನೊಂದಿಗೆ PyTorch ನಲ್ಲಿ ಕಸ್ಟಮ್-ನಿರ್ಮಿತ ಡೀಪ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ — ವರ್ಗೀಕರಣ ಅಥವಾ ರಿಗ್ರೆಷನ್ — ಪಡೆಯಿರಿ.
ನಾನು PyTorch ನಲ್ಲಿ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತೇನೆ
ಸಂಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾ ತಯಾರಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ನೇರ ವರ್ಗೀಕರಣ ಅಥವಾ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಆಳವಾದ ನರಗಳ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್.
- ನಿಮ್ಮ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಫೀಡ್-ಫಾರ್ವರ್ಡ್, ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ಅಥವಾ ರಿಕರಂಟ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಲಾಗಿದೆ
- ಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾ ತಯಾರಿ: ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳು, ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್, ತರಬೇತಿ/ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ/ಪರೀಕ್ಷಾ ವಿಭಜನೆಗಳು
- ವರ್ಗ ಅಸಮತೋಲನ ಅಗತ್ಯವಿರುವಲ್ಲಿ ಸ್ತರೀಕೃತ ವಿಭಜನೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ
- ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಗುರಿ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಮೇಲೆ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ರೂಪಾಂತರಗಳು
- GPU-ಅರಿವಿನ PyTorch ಕೋಡ್ (GPU ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂ-ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, CPU ಗೆ ಹಿಂತಿರುಗುತ್ತದೆ)
- ರನ್ ಮಾಡಲು ಸಿದ್ಧವಾಗಿರುವ ಪೈಥಾನ್ / PyTorch ಮೂಲ ಕೋಡ್ ಆಗಿ ವಿತರಿಸಲಾಗಿದೆ
ಆಳವಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವಿಸ್ತೃತ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ನರಮಂಡಲದ ನಿರ್ಮಾಣ.
- ಸರಳ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲವೂ
- ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಆಳವಾದ ಪೂರ್ವ-ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ
- ಅಗತ್ಯವಿರುವಲ್ಲಿ ವಿಸ್ತೃತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಆಯಾಮ ಕಡಿತ
- ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಮತ್ತು ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಸೆಟಪ್
- GPU-ಅರಿವಿನ PyTorch ಕೋಡ್ (GPU ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂ-ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, CPU ಗೆ ಹಿಂತಿರುಗುತ್ತದೆ)
- ರನ್ ಮಾಡಲು ಸಿದ್ಧವಾಗಿರುವ ಪೈಥಾನ್ / PyTorch ಮೂಲ ಕೋಡ್ ಆಗಿ ವಿತರಿಸಲಾಗಿದೆ
ಬೇಡಿಕೆಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶಾಲವಾದ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ವ್ಯಾಪ್ತಿಗಾಗಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಎಂಗೇಜ್‌ಮೆಂಟ್.
- ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲವೂ
- ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವಿನ್ಯಾಸದ ವ್ಯಾಪಕ ವ್ಯಾಪ್ತಿ
- ಅತ್ಯಂತ ಬೇಡಿಕೆಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಭವಿಷ್ಯದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ
- ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್, ಗುರಿಗಳು ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಲು ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ಕೋಪಿಂಗ್ ಚರ್ಚೆ
- GPU-ಅರಿವಿನ PyTorch ಕೋಡ್ (GPU ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂ-ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, CPU ಗೆ ಹಿಂತಿರುಗುತ್ತದೆ)
- ರನ್ ಮಾಡಲು ಸಿದ್ಧವಾಗಿರುವ ಪೈಥಾನ್ / PyTorch ಮೂಲ ಕೋಡ್ ಆಗಿ ವಿತರಿಸಲಾಗಿದೆ
ಕಸ್ಟಮ್ ಆಫರ್‌ಗಾಗಿ ವಿನಂತಿಸಿ
ಕಸ್ಟಮ್ ಆಫರ್ ವಿನಂತಿಸಲು ಲಾಗಿನ್ ಮಾಡಿ
ಈ Zinner ನಿಂದ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಕೊಡುಗೆಯನ್ನು ವಿನಂತಿಸಲು ಉಚಿತ ಖಾತೆಯನ್ನು ರಚಿಸಿ ಅಥವಾ ಲಾಗ್ ಇನ್ ಮಾಡಿ.
ಲಾಗ್ ಇನ್ / ನೋಂದಾಯಿಸಿಮಾರಾಟ ಪೂರ್ವ ಪ್ರಶ್ನೆ ಕೇಳಿ
ಪ್ರಶ್ನೆ ಕೇಳಲು ಲಾಗ್ ಇನ್ ಮಾಡಿ
ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು, ಪೂರ್ವ-ಮಾರಾಟ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಲಾಗ್-ಇನ್ ಮಾಡಿದ ಬಳಕೆದಾರರು ಮಾತ್ರ ಕಳುಹಿಸಬಹುದು.
ಈ Zinner ಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಸಂದೇಶ ಕಳುಹಿಸಲು ಉಚಿತ ಖಾತೆಯನ್ನು ರಚಿಸಿ ಅಥವಾ ಲಾಗ್ ಇನ್ ಮಾಡಿ.
ಲಾಗ್ ಇನ್ / ನೋಂದಾಯಿಸಿಲಾಗಿನ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ
ಈ Zinner ಗೆ ಸಂದೇಶ ಕಳುಹಿಸಲು ಉಚಿತ ಖಾತೆಯನ್ನು ರಚಿಸಿ ಅಥವಾ ಲಾಗ್ ಇನ್ ಮಾಡಿ.
ಲಾಗ್ ಇನ್ / ನೋಂದಾಯಿಸಿಲಾಗಿನ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ
ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಕೊಡುಗೆಯನ್ನು ವಿನಂತಿಸಲು ಉಚಿತ ಖಾತೆಯನ್ನು ರಚಿಸಿ ಅಥವಾ ಲಾಗ್ ಇನ್ ಮಾಡಿ.
ಲಾಗ್ ಇನ್ / ನೋಂದಾಯಿಸಿಒಂದು ನೋಟದಲ್ಲಿ
ನೀವು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಈ ಸೇವೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರಮುಖ ವಿವರಗಳು. Zinn Hub ನಿಂದ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ, ಮಾರಾಟಗಾರರಿಂದಲ್ಲ.
ಮೌಲ್ಯ ಸ್ಥಾನ
ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಪ್ರಕಾರ
ಕಾರ್ಯ ಬೆಂಬಲ
ಡೇಟಾ ಸಿದ್ಧತೆ
ಪೂರ್ವ-ಆರ್ಡರ್ ಅವಶ್ಯಕತೆ
ನೀವು ಏನನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತೀರಿ
ಪೂರ್ಣ ವಿವರಣೆ
ನೀವು ಗ್ರಾಹಕರ ಚರ್ನ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತಿರಲಿ, ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತಿರಲಿ, ಸಮಯ-ಸರಣಿ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತಿರಲಿ ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ಇತರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತಿರಲಿ, ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಡೀಪ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಆಳವಿಲ್ಲದ ಮಾದರಿಗಳು ಸರಳವಾಗಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ಸೇವೆಯು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ವೃತ್ತಿಪರವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ PyTorch ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ನಿಮಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ — ಮರುಬಳಕೆಯ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅಲ್ಲ.
ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಯೋಜನೆಯು ಸಂಭಾಷಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ಕೋಡ್ ಬರೆಯುವ ಮೊದಲು, ವ್ಯಾಪ್ತಿ, ಡೇಟಾ ಆಕಾರ, ಗುರಿ ವೇರಿಯಬಲ್ ಮತ್ತು ಯಶಸ್ಸಿನ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಚರ್ಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ನಿಮ್ಮ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಸರಿಯಾದದು - ಕೇವಲ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದದ್ದಲ್ಲ.
**ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಏನನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ**
ಡೇಟಾ ತಯಾರಿಕೆಯನ್ನು ಕೊನೆಯಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ: ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ತರಬೇತಿ, ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ವರ್ಗ ವಿತರಣೆಯು ಬೇಡಿಕೆಯಿರುವಲ್ಲಿ ಸ್ತರೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ), ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಎನ್‌ಕೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಇದರಿಂದ ಮಾದರಿಯು ಅವುಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದು, ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತವಾದಲ್ಲಿ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಗುರಿಗಳಿಗೆ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನರಮಂಡಲದ ಜಾಲವು ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಫೀಡ್-ಫಾರ್ವರ್ಡ್, ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ಅಥವಾ ರಿಕರಂಟ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಆಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಕೋಡ್ ಅನ್ನು GPU ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಬರೆಯಲಾಗಿದೆ, ಒಂದು ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ CPU ಗೆ ಸಲೀಸಾಗಿ ಹಿಂತಿರುಗುತ್ತದೆ.
ಪ್ರವೇಶ ಶ್ರೇಣಿಯು ಸ್ವಚ್ಛ ಅಥವಾ ಬಹುತೇಕ ಸ್ವಚ್ಛ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ನೇರ ವರ್ಗೀಕರಣ ಅಥವಾ ಹಿಂಜರಿಕೆ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಶ್ರೇಣಿಯು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾ, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಆಳವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಪೂರ್ಣ ಶ್ರೇಣಿಯು ಸಂಪೂರ್ಣ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ನಿಶ್ಚಿತಾರ್ಥವಾಗಿದೆ - ಅತ್ಯಂತ ಬೇಡಿಕೆಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಸವಾಲುಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಪೂರ್ವಪ್ರಕ್ರಿಯೆ, ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವಿನ್ಯಾಸದ ವ್ಯಾಪಕ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ.
**ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ**
1. ನಿಮ್ಮ ಆರ್ಡರ್ ಅನ್ನು ಇರಿಸಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಬ್ರೀಫ್ ಅನ್ನು ಆರ್ಡರ್ ಚಾಟ್ ಮೂಲಕ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಿ.
2. ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್, ಗುರಿಗಳು ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಪೂರ್ವ-ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಲು ಸ್ಕೋಪಿಂಗ್ ಚರ್ಚೆ ನಡೆಯುತ್ತದೆ.
3. ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ, ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ.
4. ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳ ಕುರಿತು ಯಾವುದೇ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಆರ್ಡರ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಮೂಲಕ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
**ಇದು ಯಾರಿಗೆ**
ಈ ಸೇವೆಯು ಉತ್ಪಾದನಾ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮೂಲ ಮಾದರಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ, ಉತ್ತಮ-ರಚನೆಯ PyTorch ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಬಯಸುವ ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿತ ಭವಿಷ್ಯದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಆದರೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲು ತಜ್ಞರ ಕೈಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಅಥವಾ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
**ಈ ಮಾರಾಟಗಾರ ಏಕೆ**
ಲಂಡನ್, ಇಂಗ್ಲೆಂಡ್‌ನಲ್ಲಿ ನೆಲೆಗೊಂಡಿರುವ ಇದು ಪೈಟಾರ್ಚ್‌ನಲ್ಲಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದ ವಿಶೇಷ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಸೇವೆಯಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು GPU-ಅರಿವಿನೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ನಿಶ್ಚಿತಾರ್ಥವು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಬಗ್ಗೆ ನಿಜವಾದ ಚರ್ಚೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ — ಏಕೆಂದರೆ ನಿಮ್ಮ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಉತ್ತಮ ಮಾದರಿಯು ಅದರ ಸುತ್ತ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ.
Zinner ಗುಣಮಟ್ಟದ ಗ್ಯಾರಂಟಿ
ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ Zinner ಅನ್ನು ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗೆ ಸೇರುವ ಮೊದಲು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಎಲ್ಲಾ ಸೇವೆಗಳು ನಮ್ಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಭರವಸೆಯ ಬದ್ಧತೆಯಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿವೆ.
ನೀವು ವಿತರಿಸಿದ ಕೆಲಸವನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸುವವರೆಗೆ ನಿಮ್ಮ ಪಾವತಿಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಿ
| ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ | ಸರಳ | ಪ್ರಮಾಣಿತ | ಪೂರ್ಣ |
|---|---|---|---|
| ವಿತರಣಾ ಸಮಯ | 2 ದಿನಗಳು | 5 ದಿನಗಳು | 7 ದಿನಗಳು |
| ಪರಿಷ್ಕರಣೆಗಳು | 0 | 0 | 0 |
| ನಿಮ್ಮ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಫೀಡ್-ಫಾರ್ವರ್ಡ್, ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ಅಥವಾ ರಿಕರಂಟ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಲಾಗಿದೆ | ✓ | ✕ | ✕ |
| ಸಂಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾ ಸಿದ್ಧತೆ: ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳು, ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್, ತರಬೇತಿ/ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ/ಪರೀಕ್ಷಾ ವಿಭಜನೆಗಳು | ✓ | ✕ | ✕ |
| ವರ್ಗ ಅಸಮತೋಲನಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವಲ್ಲಿ ಸ್ತರ ವಿಭಜನೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ | ✓ | ✕ | ✕ |
| ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಗುರಿ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಮೇಲೆ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ರೂಪಾಂತರಗಳು | ✓ | ✕ | ✕ |
| GPU-ಅರಿವಿನ PyTorch ಕೋಡ್ (GPU ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂ-ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, CPU ಗೆ ಹಿಂತಿರುಗುತ್ತದೆ) | ✓ | ✓ | ✓ |
| ರನ್ ಮಾಡಲು ಸಿದ್ಧವಾಗಿರುವ Python / PyTorch ಮೂಲ ಕೋಡ್ ಆಗಿ ವಿತರಿಸಲಾಗಿದೆ | ✓ | ✓ | ✓ |
| ಸರಳ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲವೂ | ✕ | ✓ | ✕ |
| ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಆಳವಾದ ಪೂರ್ವಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ | ✕ | ✓ | ✕ |
| ಅಗತ್ಯವಿರುವಲ್ಲಿ ವಿಸ್ತೃತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಆಯಾಮ ಕಡಿತ | ✕ | ✓ | ✕ |
| ಹೆಚ್ಚು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಮತ್ತು ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಸೆಟಪ್ | ✕ | ✓ | ✕ |
| ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಟಯರ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲವೂ | ✕ | ✕ | ✓ |
| ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವಿನ್ಯಾಸದ ವ್ಯಾಪಕ ವ್ಯಾಪ್ತಿ | ✕ | ✕ | ✓ |
| ಅತ್ಯಂತ ಬೇಡಿಕೆಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಭವಿಷ್ಯದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ | ✕ | ✕ | ✓ |
| ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ, ಗುರಿಗಳು ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಲು ಸಂಪೂರ್ಣ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಚರ್ಚೆ | ✕ | ✕ | ✓ |
ಪೋರ್ಟ್‌ಫೋಲಿಯೋ
ಈ Zinn ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಮಾರಾಟಗಾರರ ಕೆಲಸದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು.
PyTorch ನಲ್ಲಿ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ
PyTorch ನಲ್ಲಿ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ
ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮಾಹಿತಿ
ನನ್ನನ್ನು ಏಕೆ ಆರಿಸಬೇಕು
ನಾನು ಬಳಸುವ ಪರಿಕರಗಳು
ಇದಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ
ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
ಇದನ್ನು ಬಲವಾಗಿ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿ ಯೋಜನೆಯು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತದೆ — ಕೆಲವು ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಪೂರ್ವ-ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಇತರರಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ನೀವು ಆರ್ಡರ್ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ತ್ವರಿತ ಚರ್ಚೆಯು ನಿಮ್ಮ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಸರಿಯಾದ ಶ್ರೇಣಿ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಳಂಬಗಳು ಅಥವಾ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ಕೋಷ್ಟಕ ಸ್ವರೂಪಗಳು (CSV, Excel) ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಚಿತ್ರ ಅಥವಾ ಅನುಕ್ರಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಎಲ್ಲವೂ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾಗಿವೆ. ನೀವು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿದಾಗ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಬಗ್ಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಿ — ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ, ಗುರಿ ವೇರಿಯಬಲ್, ಅಂದಾಜು ಸಾಲುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ತಿಳಿದಿರುವ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಕೆಲಸವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಅಳೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ — ಫೀಡ್-ಫಾರ್ವರ್ಡ್, ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ಅಥವಾ ರೆಕರಂಟ್ — ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆಲಸ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲು ಇದನ್ನು ಚರ್ಚಿಸಿ ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದ ನೀವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪಡೆಯದೆ ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ.
ಇಲ್ಲ. PyTorch ಕೋಡ್ ಅನ್ನು GPU ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಲಭ್ಯವಿದ್ದರೆ ಅದನ್ನು ಬಳಸಲು ಬರೆಯಲಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಅದು CPU ನಲ್ಲಿ ರನ್ ಆಗುತ್ತದೆ. ವಿತರಿಸಬಹುದಾದದನ್ನು ಬಳಸಲು ನಿಮಗೆ ವಿಶೇಷ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.
ಪರಿಷ್ಕರಣೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ. ಪೂರ್ವ-ಆರ್ಡರ್ ಸ್ಕೋಪಿಂಗ್ ಚರ್ಚೆಯನ್ನು ಕೆಲಸ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲು ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಮರುಕೆಲಸದ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಒಪ್ಪಿದ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ವಿವರಣೆಯ ತಪ್ಪು ತಿಳುವಳಿಕೆಯಿಂದಾಗಿ ಪರಿಷ್ಕರಣೆ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ಇದನ್ನು ಆರ್ಡರ್ ಚಾಟ್ ಮೂಲಕ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ನೀವು PyTorch ನಲ್ಲಿ ಬರೆದ ಪೈಥಾನ್ ಮೂಲ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತೀರಿ — ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ನರಮಂಡಲದ ಸಂಪೂರ್ಣ, ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಿದ್ಧವಾದ ಅನುಷ್ಠಾನ, ಎಲ್ಲಾ ಪೂರ್ವ-ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ. ನೀವು ಲಿಖಿತ ಮಾದರಿ ಸಾರಾಂಶ ವರದಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿದರೆ, ನೀವು ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ, ಪೂರ್ವ-ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತೀರಿ.
ಸರಳ ಶ್ರೇಣಿಯು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಒಂದೇ ಭವಿಷ್ಯದ ಕಾರ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಸ್ವಚ್ಛ ಅಥವಾ ಬಹುತೇಕ ಸ್ವಚ್ಛ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಶ್ರೇಣಿಯು ಗೊಂದಲಮಯ ಡೇಟಾ, ಹೆಚ್ಚು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಪೂರ್ಣ ಶ್ರೇಣಿಯು ಅತ್ಯಂತ ಬೇಡಿಕೆಯ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ — ದೊಡ್ಡ ವ್ಯಾಪ್ತಿ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ವಿಶಾಲವಾದ ಪೂರ್ವ-ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು. ನಿಮಗೆ ಖಚಿತವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಆರ್ಡರ್ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ.
ಗ್ರಾಹಕ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು
ಈ Zinn ಬಗ್ಗೆ ನಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರು ಏನು ಹೇಳುತ್ತಾರೆಂದು ನೋಡಿ
ಜೋಹಾನ್ನೆ ನನಗೆ ಬೇಕಾದುದನ್ನು ಅರ್ಥ ಮಾಡಿಕೊಂಡು ನನ್ನ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದುದನ್ನು ಮಾಡಿದರು.
ಡೆವಲಪರ್230 ಸುಂದರವಾಗಿ ಯಶಸ್ವಿಯಾದ ಮತ್ತೊಂದು ಯೋಜನೆ! ಅವರು ಎಂದಿಗೂ ತಲುಪಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಭಾವ ಬೀರಲು ವಿಫಲರಾಗುವುದಿಲ್ಲ!
ತುಂಬಾ ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ, ನಾನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತೇನೆ.
ಯಾವಾಗಲೂ ಅದ್ಭುತ ಕೆಲಸ! Developer230 ಪ್ರತಿ ಬಾರಿಯೂ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ! ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸಮಯೋಚಿತವಾಗಿ ಸಂವಹನ ಮಾಡಲು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ನಾನು ಅವನನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಬೇರೆ ಯಾರೊಂದಿಗೂ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಎಲ್ಲಾ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ನಾನು ಹೆಚ್ಚು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತೇನೆ!
ಉತ್ತಮ ಮತ್ತು ಸಹಕಾರಿ ಮಾರಾಟಗಾರ. ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟ, ನನ್ನ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಿದೆ.
ಈ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಖರೀದಿಸಿದ ಲಾಗಿನ್ ಮಾಡಿದ ಗ್ರಾಹಕರು ಮಾತ್ರ ವಿಮರ್ಶೆಯನ್ನು ನೀಡಬಹುದು.
ವರ್ಗಗಳು
Zinner Policies
ಸಂಬಂಧಿತ Zinns
ನಾನು ನಿಮ್ಮ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಥವಾ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತೇನೆ
ನಾನು ರಿಯಲ್-ಟೈಮ್ ಫೇಸ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ & ಎಮೋಷನ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಪೈಥಾನ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತೇನೆ
ನಾನು ನಿಮ್ಮ SaaS ಗಾಗಿ ಕಸ್ಟಮ್ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು, RAG ಗಳು ಮತ್ತು LLM ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತೇನೆ
