런던에 있는 공인 Azure 데이터 과학자가 구축한 맞춤형 Azure ML 파이프라인을 통해 데이터 로딩, 전처리, 모델 훈련 및 테스트를 거쳐 원시 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 전환하세요.
I Will Build a Bespoke Azure Machine Learning Solution
코어 ML 파이프라인: 데이터 로딩, 전처리, 모델 훈련 및 테스트.
- 데이터 로딩 및 수집
- 데이터 변환 및 정리
- 특징 엔지니어링
- 모델 훈련 및 테스트
- 데이터 및 문제 도메인에 대한 연구
- 제공물: 훈련된 모델 및 지원 코드
전체 ML 파이프라인 및 Azure SQL/Python 구성 요소 프로그래밍.
- Foundations 티어의 모든 것
- Azure ML Studio의 SQL 및 Python 컴포넌트 프로그래밍
- 고급 모델링 기법(딥러닝, 신경망, 분류, 감정 분석)
- Azure 네이티브 배포를 위해 구조화된 파이프라인
- 유지 보수성 및 확장성을 위해 코드 검토됨
- 납품: 문서가 포함된 완전한 파이프라인 코드베이스
원본 데이터에서 Azure의 라이브 API 엔드포인트까지의 엔드투엔드 솔루션
- Advanced Pipeline 단계의 모든 기능
- Azure Machine Learning용 API 배포
- 애플리케이션 통합을 위한 라이브 호출 가능 엔드포인트
- 사용 사례에 적합하게 적용된 ML 기법의 전체 범위
- 배포 후 테스트 및 검증
- 결과물: 배포된 API 엔드포인트 및 전체 코드베이스와 문서
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가치 위치
클라우드 플랫폼
ML 파이프라인 범위
제공되는 기법
선주문 요구 사항
받으실 내용
전체 설명
귀하의 데이터에는 답이 있습니다. 문제는 이를 표면화할 올바른 머신러닝 인프라를 구축하는 것입니다. 이 서비스는 바로 그것을 제공합니다. 귀하의 특정 문제에 맞춰 런던, England에 기반을 둔 공인 Azure 데이터 과학자들이 처음부터 구축한 맞춤형 Azure Machine Learning 솔루션입니다.
정리되지 않은 원시 데이터 세트를 다루거나, Azure 환경에 예측 모델을 통합해야 하거나, 애플리케이션이 호출할 수 있는 완전히 배포된 API 엔드포인트를 원하든, 이 서비스는 Microsoft Azure에서 프로덕션 준비 ML 솔루션의 전체 수명 주기를 다룹니다.
**모든 계층에 포함된 사항:**
모든 참여는 귀사의 데이터 및 문제 영역에 대한 조사로 시작됩니다. 여기서부터 작업은 데이터 로딩 및 수집, 철저한 데이터 변환 및 정리, 모델 성능을 최대화하기 위한 기능 엔지니어링, 그리고 귀사의 사용 사례에 가장 적합한 모델링 기법의 선택 및 구현에 걸쳐 있습니다.
사용 가능한 모델 및 기법에는 지도 학습 및 비지도 학습, 준지도 학습, 딥러닝 및 신경망, 의사결정 트리, 선형 회귀, 분류 및 감정 분석이 포함됩니다. 올바른 접근 방식은 일률적인 템플릿이 아닌 데이터와 목표에 따라 선택됩니다.
모든 개발은 Python, Scikit-learn, Pandas, Azure ML Studio 및 SQL을 사용하여 수행되므로 Azure 환경 내에서 기본적으로 실행되는 깔끔하고 유지보수 가능한 전문적으로 구조화된 코드를 제공합니다.
상위 티어는 Azure의 SQL 및 Python 컴포넌트 프로그래밍과 Azure Machine Learning을 위한 전체 API 배포를 포함하여 범위를 확장하므로, 솔루션을 학습된 모델에서 라이브 호출 가능한 엔드포인트로 전환합니다.
**작동 방식:**
주문이 시작되기 전에 연락하여 범위를 정확히 요구 사항에 맞게 조정하세요. 주문이 배치되면 주문 관리자를 통해 프로젝트 세부 정보 및 데이터 컨텍스트를 공유하세요. 그러면 연구, 데이터 준비, 모델 개발 및 테스트를 거쳐 진행되며, 결과물은 디지털 파일 또는 클라우드 링크를 통해 제공됩니다.
**이것은 누구를 위한 것입니다:**
이 서비스는 필요에 따라 Azure ML 전문 지식이 필요한 데이터 팀, 제품 관리자 및 기술 창업자에게 적합합니다. 특히 풀타임 ML 엔지니어를 고용할 시간이나 리소스 없이 엔터프라이즈급 데이터 솔루션을 구축하는 사람들에게 적합합니다.
**이 판매자를 선택하는 이유:**
Zinn Digital은 엔터프라이즈 클라이언트를 위해 Azure 데이터 솔루션을 구축한 실무 경험을 보유한 인증된 Azure 데이터 과학자로 구성되어 있습니다. 팀은 런던 기반이며 영국 영어로 작업하고 모든 프로젝트에 기술적 깊이와 상업적 명확성을 제공합니다.
Zinner 품질 보증
모든 Zinner는 플랫폼에 참여하기 전에 검토 및 승인됩니다.
모든 서비스는 당사의 품질 보증 약속으로 뒷받침됩니다.
배송된 작업을 승인할 때까지 결제가 보호됩니다.
패키지 비교
| 기능 | 기초 | 고급 파이프라인 | 전체 배포 |
|---|---|---|---|
| 배송 시간 | 5일 | 10일 | 18일 |
| 수정 | 1 | 2 | 3 |
| 데이터 로딩 및 수집 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 데이터 변환 및 정리 | ✓ | ✕ | ✕ |
| Feature engineering | ✓ | ✕ | ✕ |
| 모델 훈련 및 테스트 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 데이터 및 문제 도메인 연구 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 제공물: 훈련된 모델 및 지원 코드 | ✓ | ✕ | ✕ |
| Foundations 티어의 모든 것 | ✕ | ✓ | ✕ |
| Azure ML Studio에서 SQL 및 Python 구성 요소 프로그래밍 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 고급 모델링 기술(딥러닝, 신경망, 분류, 감성 분석) | ✕ | ✓ | ✕ |
| Azure 네이티브 배포를 위해 구조화된 파이프라인 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 유지보수성 및 확장성을 위해 코드 검토 완료 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 제공물: 문서가 포함된 완전한 파이프라인 코드베이스 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 고급 파이프라인 계층의 모든 것 | ✕ | ✕ | ✓ |
| Azure Machine Learning을 위한 API 배포 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 애플리케이션 통합을 위한 라이브 호출 가능 엔드포인트 준비 완료 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 사용 사례에 따라 적절하게 적용되는 모든 ML 기술 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 배포 후 테스트 및 검증 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 납품: 배포된 API 엔드포인트와 전체 코드베이스 및 문서 | ✕ | ✕ | ✓ |
포트폴리오
이 Zinn과 관련된 판매자의 작업 예시.

맞춤형 Azure 머신러닝 솔루션 구축


맞춤형 Azure 머신러닝 솔루션 구축

추가 정보
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제가 사용하는 도구
완벽한 대상
자주 묻는 질문
예 — 강력히 권장합니다. 모든 프로젝트는 다른 데이터, 목표 및 제약 조건을 가지고 있습니다. 먼저 연락하면 주문이 시작되기 전에 범위를 정확히 요구 사항에 맞게 조정할 수 있으므로 배송이 기대치와 일치하도록 보장합니다.
프로젝트 목표, 데이터의 유형 및 형식, 염두에 두고 있는 특정 모델 또는 결과에 대한 세부 정보를 공유해야 합니다. 작업을 시작하기 위해 Azure 환경 또는 데이터 세트에 대한 액세스(주문 관리자를 통해 안전하게 공유)도 필요합니다.
이 서비스는 지도 학습, 비지도 학습 및 준지도 학습을 포함합니다. 딥러닝 및 신경망, 의사결정 트리, 선형 회귀, 분류 및 감정 분석. 적절한 기법은 귀사의 데이터와 비즈니스 목표에 따라 선택됩니다.
모든 개발은 Python, Scikit-learn, Pandas, Azure ML Studio, SQL 등 Microsoft Azure 환경에서 기본적으로 실행되는 도구를 사용하여 수행됩니다.
계층에 따라 훈련된 모델 및 지원 코드(기초), 설명서가 포함된 전체 Azure 파이프라인 코드베이스(고급 파이프라인) 또는 배포된 API 엔드포인트와 완전한 코드베이스 및 설명서(전체 배포)를 받게 됩니다. 파일은 주문 관리자 또는 보안 클라우드 링크를 통해 디지털로 전달됩니다.
수정은 주문 시작 시 합의한 범위에 대한 조정을 포함합니다. 예를 들어 모델 매개변수 조정, 전처리 로직 조정 또는 출력 개선입니다. 작업이 시작된 후 목표 또는 데이터 세트의 완전한 변경은 포함되지 않습니다.
예. 이 서비스는 Azure 네이티브 개발을 위해 설계되었습니다. 이미 Azure 구독, Azure Blob Storage의 데이터 세트 또는 기존 ML Studio 작업 공간이 있는 경우 이 모든 것을 프로젝트에 통합할 수 있습니다.
배송 시간은 5일(기초)에서 18일(전체 배포)까지 다양하며, 각 범위의 복잡성을 반영합니다. 더 빠른 처리 시간이 필요한 경우 신속 배송 추가 기능을 사용할 수 있습니다. 최종 일정은 사전 주문 범위 지정 대화 중에 확인됩니다.
고객 리뷰
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환상적인 경험! 판매자는 고품질의 작업을 제시간에 정확히 요청한 대로 제공했습니다. 의사소통은 원활했고, 그는 피드백에 개방적이어서 제가 완전히 만족할 수 있도록 해주었습니다. 강력히 추천합니다!
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