데이터 전처리 및 모델 훈련부터 GCP 및 Hugging Face의 클라우드 배포까지 엔드투엔드 머신러닝 엔지니어링. 딥러닝, 컴퓨터 비전, NLP, 예측 모델링 및 시계열 예측 등 전체 MLOps 수명 주기 전반에 걸쳐 처리됩니다.
맞춤형 기계 학습 모델 및 MLOps 파이프라인 구축 및 배포 — 시간당
1시간의 전문 머신러닝 엔지니어링. 초기 상담, 프로젝트 범위 설정, 코드 검토 또는 작고 집중적인 작업에 이상적입니다. 주문하기 전에 메시지를 보내주세요.
- 1시간의 ML 엔지니어링 시간
- 프로젝트 범위 지정 또는 코드 검토
- 조사 결과 또는 권장 사항 요약
- 다음 단계가 포함된 후속 메시지
데이터 전처리, 모델 프로토타이핑, 기능 엔지니어링 또는 기존 모델 배포와 같은 포함된 빌드를 위한 5시간의 전담 ML 엔지니어링. 주문 전에 메시지를 보내주세요.
- 5시간의 ML 엔지니어링 시간
- 데이터 전처리 또는 특성 엔지니어링
- 모델 프로토타이핑 또는 훈련
- 소스 코드 전달됨
- 진행 상황 업데이트
- 완료된 작업에 대한 서면 문서
상당한 빌드를 위한 10시간의 엔드투엔드 ML 엔지니어링 — 전체 훈련 파이프라인, 클라우드 배포 또는 완전한 개념 증명 시스템. 주문 전에 메시지를 보내주세요.
- 10시간의 ML 엔지니어링 시간
- 완전한 엔드투엔드 파이프라인 개발
- 모델 훈련, 평가 및 최적화
- 클라우드 배포 (GCP 또는 Hugging Face)
- 모든 소스 코드 및 문서
- 진행 상황 업데이트
- 배송 후 지원 안내
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가치 위치
MLOps 범위
핵심 전문 분야
기술 스택
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전체 설명
완전하고 프로덕션 준비가 된 머신러닝 시스템을 구축하고 배포하여 실제 비즈니스 문제를 해결합니다. 노트북에 먼지만 쌓이는 프로토타입이 아닙니다.
기계 학습 엔지니어링으로 전환하기 전 크리에이티브 리더로서 15년간의 전문 경험을 통해, 저는 대부분의 ML 엔지니어가 가지지 못한 것을 가져옵니다: 전략적이고 비즈니스 우선적인 관점입니다. 저는 단순히 모델을 구축하는 것이 아니라, 왜 모델이 필요한지, 그리고 상업적으로 무엇을 달성해야 하는지를 이해합니다. 이는 제가 제공하는 모든 시스템이 기술적 정확성 지표뿐만 아니라 실제 운영 목표를 염두에 두고 설계되었음을 의미합니다.
제 전문성은 전체 MLOps 라이프사이클을 포함합니다. 원본 데이터 엔지니어링 및 특성 추출부터 모델 훈련, 평가 및 Google Cloud Platform 또는 Hugging Face에서의 완전한 CI/CD 배포까지 모든 것을 처리합니다. 데이터 준비, 모델링 및 배포를 위해 별도의 사람을 고용할 필요가 없습니다 — 완전한 파이프라인을 제공합니다.
제 핵심 전문 분야는 비즈니스 결과 예측을 위한 예측 모델링, 합성곱 신경망을 사용한 컴퓨터 비전 및 딥러닝, 텍스트 분석 및 언어 이해를 위한 자연어 처리, 수요 계획 및 운영 예측을 위한 시계열 예측, RAG 파이프라인 및 LangChain 통합을 포함한 GenAI 애플리케이션입니다.
제가 구축하고 배포한 실제 프로젝트에는 예측 유지보수를 위한 오토인코더와 멜 스펙트로그램을 사용한 이상 탐지 시스템(ITEC Beijing에서 최종 선정), Hugging Face에 배포된 엔드투엔드 편두통 예측 앱, 재고 최적화를 위한 레스토랑 수요 예측 모델, GCP에 배포된 라이브 프론트엔드가 있는 CNN 기반 식물 질병 분류기, 교육 부문을 위한 AI 기반 숙제 채점 애플리케이션이 포함됩니다.
제 기술 스택에는 Python, TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Pandas, NumPy, MLflow, Docker, GitHub Actions, GCP, Hugging Face가 포함되어 있습니다 — 원본 데이터에서 라이브 확장 가능한 배포 시스템까지 개념을 구현하는 데 필요한 모든 것입니다.
이 Zinn은 시간당 가격이 책정됩니다. 주문하기 전에 메시지를 보내주시면 프로젝트 범위를 정하고 필요한 시간을 추정하며 약정하기 전에 결과물에 대해 조율할 수 있습니다. 그런 다음 결제 시 수량으로 시간 수를 선택하기만 하면 됩니다.
데이터를 실제로 작동하는 배포된 솔루션으로 변환해봅시다.
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 | 1시간 | 5시간 블록 | 10시간 블록 |
|---|---|---|---|
| 배송 시간 | 2일 | 7일 | 10일 |
| 수정 | 1 | 2 | 3 |
| 1시간의 ML 엔지니어링 시간 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 프로젝트 범위 지정 또는 코드 검토 | ✓ | ✓ | ✓ |
| 조사 결과 또는 권장사항의 서면 요약 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 다음 단계가 포함된 후속 메시지 | ✓ | ✕ | ✕ |
| ML 엔지니어링 시간 5시간 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 데이터 전처리 또는 특징 엔지니어링 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 모델 프로토타이핑 또는 교육 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 소스 코드 전달 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 진행 상황 업데이트 | ✕ | ✓ | ✓ |
| 완료된 작업에 대한 서면 문서 | ✕ | ✓ | ✕ |
| ML 엔지니어링 시간 10시간 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 완전한 엔드투엔드 파이프라인 개발 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 모델 훈련, 평가 및 최적화 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 클라우드 배포 (GCP 또는 Hugging Face) | ✕ | ✕ | ✓ |
| 모든 소스 코드 및 문서 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 배송 후 지원 안내 | ✕ | ✕ | ✓ |
샘플
이 Zinn과 관련된 판매자의 작업 예시를 봅니다.
포트폴리오
이 Zinn과 관련된 판매자의 작업 예시.
엔드 투 엔드 앱
보트 엔진 이상 탐지를 위한 엔드투엔드 오디오 처리 앱
숙제 채점 AI 앱
GCP에서 호스팅되고 Gemini 모델을 사용하는 숙제 채점 AI 앱
추가 정보
내 기술
서비스 상세정보
자주 묻는 질문
모든 ML 프로젝트는 다르기 때문입니다. 정확한 예상 소요 시간을 알려드리기 전에 귀하의 데이터, 비즈니스 문제 및 예상 결과를 이해해야 합니다. 빠른 범위 지정 대화를 통해 귀하가 실제로 필요한 만큼만 비용을 지불하고 작업이 시작되기 전에 우리가 완전히 일치하는지 확인할 수 있습니다.
각 패키지는 제 시간당 요율에 따른 시간 블록을 나타냅니다. 프로젝트 범위에 가장 적합한 패키지를 선택하고, 수량 선택기를 사용하여 더 많은 시간이 필요한 경우 곱할 수 있습니다. 예를 들어, 표준 패키지를 2개 주문하면 10시간을 얻게 됩니다. 주문하기 전에 정확한 범위와 시간에 대해 합의할 것입니다.
스코핑 단계에서 이에 대해 논의하겠습니다. 프로젝트가 원래 예상을 초과하면 추가 시간이 작업되기 전에 알려드리므로 진행 방법을 결정할 수 있습니다. 합의하지 않은 시간에 대해서는 절대 청구하지 않습니다.
네. 프로젝트에 대한 데이터 세트 또는 데이터 소스를 제공해야 합니다. 범위 지정 대화 중에 시작하기 전에 필요한 데이터, 형식 지정 및 전처리에 대해 조언해드리겠습니다.
제 주요 스택은 TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Pandas, NumPy를 사용하는 Python입니다. MLOps의 경우 MLflow, Docker, GitHub Actions를 사용하고 Google Cloud Platform 또는 Hugging Face에 배포합니다. 프로젝트에 특정 프레임워크가 필요한 경우 범위 지정 시 알려주십시오.
네. 프로젝트 중에 생성된 모든 소스 코드, 모델 및 문서는 귀하에게 전달되며, 귀하의 판단에 따라 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다.
물론입니다. 기존 모델을 개선하거나, 재학습하거나, 프로덕션에 배포해야 하는 경우 이전 개발자나 귀사가 남긴 부분부터 시작할 수 있습니다. 범위 논의 중에 보유하신 내용을 공유해주세요.
배포된 프로젝트는 의료, 농업, 식음료, 교육 및 산업 유지보수에 걸쳐 있습니다. 즉, 머신 러닝 원칙은 모든 산업에 적용됩니다 — 데이터와 비즈니스 문제가 있으면 솔루션을 엔지니어링할 수 있습니다.
프리미엄 패키지에는 배송 후 지원 안내가 포함됩니다. 그 이상의 지속적인 유지 관리 또는 모니터링에 대해서는 범위 설정 논의 중에 별도의 계약을 논의할 수 있습니다.
이 서비스는 경쟁력 있는 시간당 요금으로 집중적이고 잘 정의된 ML 작업에 이상적입니다. 저의 Senior ML & Data Science Zinn은 더 깊은 아키텍처 전문 지식, 고급 시스템 설계, CI/CD 파이프라인 설정 및 완전한 프로덕션 등급 배포가 필요한 더 복잡한 프로젝트를 위한 것으로, 더 높은 요금에 반영됩니다.
고객 리뷰
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