0
നിങ്ങളുടെ കാർട്ട്
0
Zinn Hub
0
നിങ്ങളുടെ കാർട്ട്
0

ഒറ്റനോട്ടത്തിൽ

നിങ്ങൾക്ക് തീരുമാനമെടുക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന ഈ സേവനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള പ്രധാന വിവരങ്ങൾ. Zinn Hub ആണ് ഇത് ഉണ്ടാക്കിയത്, വിൽപ്പനക്കാരനല്ല.

അൽഗോരിതം കവറേജ്

6+ ML ക്ലാസിഫയറുകൾ
ലോജിസ്റ്റിക് റിഗ്രഷൻ, നായിവ് ബയേസ്, ഡിസിഷൻ ട്രീകൾ, റാൻഡം ഫോറസ്റ്റ്, ഗ്രേഡിയന്റ് ബൂസ്റ്റിംഗ്, ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു — നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയ്ക്ക് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു.

സാങ്കേതിക സ്റ്റാക്ക്

പൈത്തൺ · സ്കിറ്റ്-ലേൺ · ടെൻസർഫ്ലോ
Pandas, Scikit-learn, TensorFlow എന്നിവയുൾപ്പെടെ വ്യവസായ-നിലവാരമുള്ള ലൈബ്രറികളിൽ നിർമ്മിച്ചത്, പുനർനിർമ്മിക്കാവുന്നതും ഉൽപ്പാദനത്തിന് തയ്യാറായതുമായ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ ഉറപ്പാക്കുന്നു.

ഡെലിവറി സമയം

3 ദിവസങ്ങൾ
പ്രീപ്രോസസ്സിംഗ്, ഫീച്ചർ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ മുതൽ മോഡൽ പരിശീലനം, പരിശോധന, ഫലങ്ങളുടെ വ്യാഖ്യാനം എന്നിവ വരെയുള്ള മുഴുവൻ പൈപ്പ്‌ലൈനും 3 ദിവസത്തിനുള്ളിൽ നൽകുന്നു.

ഡാറ്റാ ആവശ്യകത

പട്ടികാ രൂപത്തിലുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ മാത്രം
ഈ സേവനം ഒരു നിർവചിക്കപ്പെട്ട ടാർഗെറ്റ് വേരിയബിളോടുകൂടിയ ഘടനാപരമായ ടാബുലാർ ഡാറ്റയ്ക്കായി പ്രത്യേകം രൂപകൽപ്പന ചെയ്തതാണ് — ചോർച്ച, തട്ടിപ്പ്, അല്ലെങ്കിൽ റിസ്ക് സ്കോറിംഗ് പോലുള്ള ബിസിനസ്സ് വർഗ്ഗീകരണ പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമാണ്.

നിങ്ങൾക്ക് എന്ത് ലഭിക്കും

ഫോർമാറ്റുകൾ:
ഡിജിറ്റൽ ഫയലുകൾ
എഴുതിയ റിപ്പോർട്ട്
സോഴ്സ് ഫയലുകൾ
ഡെലിവറി രീതി:
ഓർഡർ മാനേജർ
കുറിപ്പുകൾ: ഡെലിവറബിളുകൾ ഓർഡർ മാനേജർ വഴി നേരിട്ട് അപ്‌ലോഡ് ചെയ്യുന്നു. നിങ്ങളുടെ പരിശീലനം ലഭിച്ച മോഡൽ ഔട്ട്‌പുട്ടും ഫലങ്ങളുടെ വ്യാഖ്യാനവും ഡിജിറ്റൽ ഫയലുകളായി നിങ്ങൾക്ക് ലഭിക്കും. അഡ്വാൻസ്ഡ് ടയറിലും എഴുതിയ റിപ്പോർട്ട് ആഡ്-ഓണിലും കമന്റ് ചെയ്ത പൈത്തൺ സോഴ്സ് കോഡ് ഉൾപ്പെടുന്നു. എല്ലാ ഫയലുകളും വ്യക്തമായി ലേബൽ ചെയ്തിരിക്കുന്നു, കൂടാതെ കണ്ടെത്തലുകളുടെയും മോഡൽ പ്രകടന മെട്രിക്കുകളുടെയും ഒരു സംഗ്രഹവും ഇതിനോടൊപ്പം ഉണ്ട്.

പൂർണ്ണ വിവരണം

നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ് ടാബുലാർ ഡാറ്റയെ ആശ്രയിക്കുകയും ഉപഭോക്തൃ ചോർച്ച, രോഗ വർഗ്ഗീകരണം, തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തൽ, ലീഡ് സ്കോറിംഗ്, അല്ലെങ്കിൽ മറ്റേതെങ്കിലും വിഭാഗത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ലക്ഷ്യം എന്നിങ്ങനെയുള്ള ഫലങ്ങൾ പ്രവചിക്കേണ്ടതുണ്ടെങ്കിൽ, ശരിയായി നിർമ്മിച്ച മെഷീൻ ലേണിംഗ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ മോഡൽ ആ അസംസ്കൃത ഡാറ്റയെ വിശ്വസനീയവും പ്രവർത്തനക്ഷമവുമായ പ്രവചനങ്ങളാക്കി മാറ്റുന്നു.

പൈത്തണിൽ ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ സൊല്യൂഷനുകൾ നൽകുന്നതിൽ വിപുലമായ പ്രായോഗിക പരിചയമുള്ള ലണ്ടൻ ആസ്ഥാനമായുള്ള ഒരു ഡാറ്റാ സയൻസ് ടീമാണ് Zinn Digital. അലങ്കോലമായ അസംസ്കൃത ഡാറ്റ മുതൽ നിങ്ങൾക്ക് വിശ്വസിക്കാനും ഉപയോഗിക്കാനും കഴിയുന്ന വൃത്തിയുള്ളതും നന്നായി രേഖപ്പെടുത്തിയതുമായ ഒരു മോഡൽ വരെയുള്ള മുഴുവൻ പൈപ്പ്ലൈനും ഞങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു.

നിങ്ങൾക്കായി ഞങ്ങൾ കൃത്യമായി ചെയ്യുന്നത് ഇതാ:

ഞങ്ങൾ സമഗ്രമായ ഡാറ്റാ പ്രീപ്രോസസ്സിംഗിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുന്നു — നഷ്‌ടമായ മൂല്യങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുക, കാറ്റഗറിക്കൽ വേരിയബിളുകൾ എൻകോഡ് ചെയ്യുക, ഫീച്ചറുകൾ സ്കെയിൽ ചെയ്യുക, നിങ്ങളുടെ മോഡലിന്റെ പ്രകടനത്തെ ബാധിക്കുന്ന ക്ലാസ് അസന്തുലിതാവസ്ഥ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുക. അടുത്തതായി, പ്രവചന ശക്തിയെ യഥാർത്ഥത്തിൽ നയിക്കുന്ന വേരിയബിളുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനായി ഞങ്ങൾ കർശനമായ ഫീച്ചർ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ നടത്തുന്നു, കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്താതെ മോഡൽ സങ്കീർണ്ണത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന ശബ്ദം നീക്കം ചെയ്യുന്നു.

ഒരു ശുദ്ധമായ ഡാറ്റാസെറ്റ് സ്ഥാപിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, നിങ്ങളുടെ പ്രശ്നത്തിന് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ ഒന്നിലധികം ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ ഞങ്ങൾ വിലയിരുത്തുകയും താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ഞങ്ങളുടെ ടൂൾകിറ്റിൽ ലോജിസ്റ്റിക് റിഗ്രഷൻ, നൈവ് ബയസ്, ഡിസിഷൻ ട്രീ അൽഗോരിതങ്ങൾ, റാൻഡം ഫോറസ്റ്റ്, ഗ്രേഡിയന്റ് ബൂസ്റ്റിംഗ്, ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു, ഇത് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയുടെ സവിശേഷതകൾക്ക് അനുയോജ്യമായ സമീപനം തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ ഞങ്ങൾക്ക് അവസരം നൽകുന്നു. തിരഞ്ഞെടുക്കപ്പെട്ട മോഡൽ ഞങ്ങൾ ശക്തമായ വാലിഡേഷൻ രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് പരിശീലിപ്പിക്കുകയും പരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, അതിനാൽ പ്രകടന കണക്കുകൾ ഓവർഫിറ്റിംഗിന് പകരം യഥാർത്ഥ ലോക സ്വഭാവത്തെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു.

അവസാനമായി, ഞങ്ങൾ ഫലങ്ങൾ വ്യക്തമായി വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നു — മോഡൽ നിങ്ങളോട് എന്താണ് പറയുന്നതെന്നും, അതിന് എത്രത്തോളം ആത്മവിശ്വാസമുണ്ടെന്നും, നിങ്ങളുടെ പ്രത്യേക ഉപയോഗ സാഹചര്യത്തിൽ ഫലങ്ങൾ എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നതെന്നും വിശദീകരിക്കുന്നു.

ഞങ്ങൾ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ടൂളുകളും ലൈബ്രറികളും: Python, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, കൂടാതെ മുകളിൽ ലിസ്റ്റ് ചെയ്തിട്ടുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്നിക്കുകളുടെ മുഴുവൻ സ്യൂട്ടും.

ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റാസെറ്റ് ഉള്ളതും ഡാറ്റാ സയൻസ് ആദ്യം മുതൽ പഠിക്കാതെ തന്നെ വിശ്വസനീയമായ ഒരു ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ മോഡൽ പ്രൊഫഷണലായി നിർമ്മിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നതുമായ ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകൾ, ഉൽപ്പന്ന ടീമുകൾ, ഗവേഷകർ, ബിസിനസ്സ് ഉടമകൾ എന്നിവർക്ക് ഈ സേവനം അനുയോജ്യമാണ്.

ഞങ്ങൾ ലണ്ടനിലാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്, Zinn Hub-ന്റെ ഓർഡർ സിസ്റ്റം വഴിയാണ് ഞങ്ങൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. നിങ്ങൾ ഓർഡർ നൽകിക്കഴിഞ്ഞാൽ, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റും പ്രസക്തമായ ഏതെങ്കിലും പ്രോജക്റ്റ് സന്ദർഭവും പങ്കിടുക. ഞങ്ങൾക്ക് വ്യക്തത ആവശ്യമാണെങ്കിൽ, ഓർഡർ ചാറ്റ് വഴി ഞങ്ങൾ ഉടൻ ബന്ധപ്പെടും.

നിങ്ങളുടെ ആവശ്യകതകൾക്ക് അനുയോജ്യമായ ടയർ തിരഞ്ഞെടുക്കുക, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയെ തീരുമാനങ്ങളാക്കി മാറ്റാൻ ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുക.

Zinner ഗുണമേന്മ ഉറപ്പ്

✓
പരിശോധിച്ച പ്രൊഫഷണൽ
ഓരോ Zinner-നെയും പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിൽ ചേരുന്നതിന് മുമ്പ് അവലോകനം ചെയ്യുകയും അംഗീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
✓
ഗുണമേന്മയുള്ള ജോലി ഉറപ്പ്
എല്ലാ സേവനങ്ങൾക്കും ഞങ്ങളുടെ ഗുണമേന്മ ഉറപ്പ് പ്രതിബദ്ധതയുടെ പിന്തുണയുണ്ട്.
✓
സുരക്ഷിതമായ പേയ്‌മെന്റ്
ഡെലിവർ ചെയ്ത ജോലി നിങ്ങൾ അംഗീകരിക്കുന്നത് വരെ നിങ്ങളുടെ പേയ്‌മെന്റ് പരിരക്ഷിക്കപ്പെടും.

പാക്കേജുകൾ താരതമ്യം ചെയ്യുക

സവിശേഷതഅത്യാവശ്യംപ്രൊഫഷണൽവിപുലമായത്
ഡെലിവറി സമയം3 ദിവസങ്ങൾ5 ദിവസങ്ങൾ9 ദിവസങ്ങൾ
പുനരവലോകനങ്ങൾ123
ഡാറ്റാ പ്രീപ്രോസസ്സിംഗ് (നഷ്ടപ്പെട്ട മൂല്യങ്ങൾ, എൻകോഡിംഗ്, സ്കെയിലിംഗ്)✓✕✕
പ്രവചന വേരിയബിളുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ ഫീച്ചർ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ✓✕✕
ഒറ്റ ഒപ്റ്റിമൽ ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കുകയും പരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്തു✓✕✕
മോഡൽ പ്രകടന വിലയിരുത്തലും ഫലങ്ങളുടെ വ്യാഖ്യാനവും✓✕✕
Pandas & Scikit-learn ഉപയോഗിച്ച് പൈത്തൺ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഡെലിവറി✓✕✕
നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയ്ക്ക് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ അൽഗോരിതം കണ്ടെത്താനുള്ള ഗവേഷണം✓✕✕
എസൻഷ്യലിൽ ഉള്ളതെല്ലാം✕✓✕
ഒന്നിലധികം വർഗ്ഗീകരണ അൽഗോരിതങ്ങളുടെ താരതമ്യം (ഉദാ. റാൻഡം ഫോറസ്റ്റ്, ഗ്രേഡിയന്റ് ബൂസ്റ്റിംഗ്, ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക്)✕✓✕
ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത മോഡൽ കൃത്യതയ്ക്കായി ഹൈപ്പർപാരാമീറ്റർ ട്യൂണിംഗ്✕✓✕
ആവശ്യമുള്ളിടത്ത് ക്ലാസ് അസന്തുലിതാവസ്ഥ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ✕✓✕
ഫീച്ചർ പ്രാധാന്യത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകളോടുകൂടിയ വിപുലീകരിച്ച വ്യാഖ്യാനം✕✓✕
Scikit-learn, TensorFlow എന്നിവ ഉചിതമായ രീതിയിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന പൈത്തൺ കോഡ്✕✓✕
പ്രൊഫഷണലിൽ എല്ലാം✕✕✓
എൻസെംബിൾ, അഡ്വാൻസ്ഡ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് മോഡലുകൾ വിലയിരുത്തി✕✕✓
ക്രോസ്-വാലിഡേഷനും കരുത്തുറ്റ ട്രെയിൻ/ടെസ്റ്റ് രീതിശാസ്ത്രവും✕✕✓
രീതിശാസ്ത്രം, കണ്ടെത്തലുകൾ, ശുപാർശകൾ എന്നിവയുടെ വിശദമായ രേഖാമൂലമുള്ള റിപ്പോർട്ട്✕✕✓
പൂർണ്ണമായി കമന്റ് ചെയ്ത പൈത്തൺ കോഡും സോഴ്സ് ഫയലുകളും ഡെലിവർ ചെയ്തു✕✕✓
ഓർഡർ ചാറ്റ് വഴി അടുത്ത സഹകരണത്തോടെയുള്ള മുൻഗണനാ ഓർഡർ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ✕✕✓

പോർട്ട്ഫോളിയോ

ഈ Zinn-മായി ബന്ധപ്പെട്ട വിൽപ്പനക്കാരന്റെ ജോലിയുടെ ഉദാഹരണങ്ങൾ.

നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റിനായി ഒരു പൈത്തൺ ML ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ മോഡൽ നിർമ്മിക്കുക

നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റിനായി ഒരു പൈത്തൺ ML ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ മോഡൽ നിർമ്മിക്കുക

അധിക വിവരങ്ങൾ

ഞാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ടൂളുകൾ

പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷ:പൈത്തൺ
പ്രധാന ലൈബ്രറികൾ:Pandas, Scikit-learn, TensorFlow
ലഭ്യമായ അൽഗോരിതങ്ങൾ:ലോജിസ്റ്റിക് റിഗ്രഷൻ, നൈവ് ബയസ്, ഡിസിഷൻ ട്രീകൾ, റാൻഡം ഫോറസ്റ്റ്, ഗ്രേഡിയന്റ് ബൂസ്റ്റിംഗ്, ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ

ഇതിന് അനുയോജ്യം

അനുയോജ്യമായ ക്ലയന്റുകൾ:ലേബൽ ചെയ്ത ടാബുലാർ ഡാറ്റയുള്ള ബിസിനസ്സ് ഉടമകൾ, പ്രവചന മോഡലുകൾ ആവശ്യമുള്ള ഗവേഷകർ, റെഡി-ബിൽറ്റ് ML പൈപ്പ്‌ലൈൻ ആവശ്യമുള്ള ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകൾ, വർക്ക്ഫ്ലോയിലേക്ക് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ഉൽപ്പന്ന ടീമുകൾ
സാധാരണ ഉപയോഗ കേസുകൾ:ഉപഭോക്തൃ ചോർച്ച പ്രവചനം, തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തൽ, മെഡിക്കൽ അല്ലെങ്കിൽ ക്ലിനിക്കൽ വർഗ്ഗീകരണം, ലീഡ് സ്കോറിംഗ്, റിസ്ക് വർഗ്ഗീകരണം

എന്റെ പ്രക്രിയ

ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള വർക്ക്ഫ്ലോ:1. ഓർഡർ മാനേജർ വഴി ഡാറ്റാസെറ്റും പ്രോജക്റ്റ് ബ്രീഫും സ്വീകരിക്കുക, 2. ഡാറ്റാ പ്രീപ്രോസസ്സിംഗ് — ക്ലീനിംഗ്, എൻകോഡിംഗ്, സ്കെയിലിംഗ്, 3. യഥാർത്ഥ പ്രവചനപരമായ വേരിയബിളുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ ഫീച്ചർ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ, 4. അൽഗോരിതം മൂല്യനിർണ്ണയവും മോഡൽ പരിശീലനവും, 5. പരിശോധന, മൂല്യനിർണ്ണയം, പ്രകടന അളവ്, 6. ഫലങ്ങളുടെ വ്യക്തമായ വ്യാഖ്യാനത്തോടെ ഫലങ്ങൾ നൽകുക

പതിവായി ചോദിക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ

ഒരു CSV അല്ലെങ്കിൽ Excel ഫയലാണ് ഏറ്റവും മികച്ചത്. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റ് ടാബുലാർ (വരികളും നിരകളും) ആയിരിക്കണം, വ്യക്തമായി നിർവചിക്കപ്പെട്ട ടാർഗെറ്റ് കോളം ഉണ്ടായിരിക്കണം — മോഡൽ പ്രവചിക്കാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്ന വേരിയബിൾ. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ മറ്റൊരു ഫോർമാറ്റിലാണെങ്കിൽ, ഓർഡർ ആവശ്യകതകളിൽ അത് സൂചിപ്പിക്കുക, ഞങ്ങൾ ഉപദേശം നൽകും.

ഈ സാഹചര്യങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി ഓരോ ടിയറിലും ഡാറ്റാ പ്രീപ്രോസസ്സിംഗ് ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. പൈപ്പ്ലൈനിന്റെ ഭാഗമായി ഞങ്ങൾ കാണാതായ മൂല്യങ്ങൾ, ഔട്ട്ലൈനുകൾ, കുറഞ്ഞ സാമ്പിൾ വലുപ്പങ്ങൾ എന്നിവ പരിഹരിക്കുന്നു. വിശ്വസനീയമായ ഒരു മോഡൽ നിർമ്മിക്കാൻ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റ് വളരെ പരിമിതമാണെങ്കിൽ, മുന്നോട്ട് പോകുന്നതിന് മുമ്പ് ഞങ്ങൾ നിങ്ങളെ സത്യസന്ധമായി അറിയിക്കും.

അത് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയെയും പ്രശ്നത്തിന്റെ തരത്തെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ലോജിസ്റ്റിക് റിഗ്രഷൻ, നൈവ് ബയസ്, ഡിസിഷൻ ട്രീകൾ, റാൻഡം ഫോറസ്റ്റ്, ഗ്രേഡിയന്റ് ബൂസ്റ്റിംഗ്, ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ എന്നിവയിൽ നിന്നുള്ള കാൻഡിഡേറ്റുകളെ ഞങ്ങൾ വിലയിരുത്തുന്നു, തുടർന്ന് നിങ്ങളുടെ നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റാസെറ്റിൽ മികച്ച പ്രകടനം നടത്തുന്ന സമീപനം തിരഞ്ഞെടുക്കുകയോ സംയോജിപ്പിക്കുകയോ ചെയ്യുന്നു.

എസൻഷ്യൽ ടയറിൽ പരിശീലനം ലഭിച്ച മോഡലും വ്യാഖ്യാനത്തോടുകൂടിയ ഫലങ്ങളും ഉൾപ്പെടുന്നു. അഡ്വാൻസ്ഡ് ടയറിൽ പൂർണ്ണമായി കമന്റ് ചെയ്ത പൈത്തൺ സോഴ്സ് ഫയലുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് ഒരു താഴ്ന്ന ടയറിൽ സോഴ്സ് കോഡ് ആവശ്യമാണെങ്കിൽ, എഴുതിയ സംഗ്രഹ റിപ്പോർട്ട് & സോഴ്സ് ഫയലുകൾ ആഡ്-ഓൺ ചേർക്കുക അല്ലെങ്കിൽ അഡ്വാൻസ്ഡിലേക്ക് അപ്‌ഗ്രേഡ് ചെയ്യുക.

ഒരു പുനരവലോകനം എന്നത് ഡെലിവറിക്ക് ശേഷം നിങ്ങൾ നൽകുന്ന ഫീഡ്‌ബാക്കിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ മോഡലിലോ വിശകലനത്തിലോ വരുത്തുന്ന മാറ്റങ്ങളെയാണ് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് — ഉദാഹരണത്തിന്, മറ്റൊരു അൽഗോരിതം പരീക്ഷിക്കുക, ടാർഗെറ്റ് വേരിയബിൾ ക്രമീകരിക്കുക, അല്ലെങ്കിൽ ഫീച്ചർ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുക. ഇത് പൂർണ്ണമായും പുതിയ ഡാറ്റാസെറ്റ് നൽകുന്നതിനോ അടിസ്ഥാനപരമായി വ്യത്യസ്തമായ പ്രോജക്റ്റ് സ്കോപ്പിനോ ബാധകമല്ല.

നിങ്ങളുടെ ഓർഡർ നൽകിക്കഴിഞ്ഞാൽ, ഓർഡർ മാനേജർ വഴി നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റ് നേരിട്ട് അപ്‌ലോഡ് ചെയ്യുക. പ്രോജക്റ്റിനെക്കുറിച്ചുള്ള പ്രസക്തമായ ഏതെങ്കിലും വിവരങ്ങൾ — നിങ്ങൾ എന്താണ് പ്രവചിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നത്, സഹായിക്കാൻ സാധ്യതയുള്ള ഏതെങ്കിലും ഡൊമെയ്ൻ അറിവ് — ആവശ്യകതകൾ എന്ന ഫീൽഡിൽ ഉൾപ്പെടുത്തുക.

അതെ — ഞങ്ങൾ ബൈനറി ക്ലാസിഫിക്കേഷനും (രണ്ട് ഫല വിഭാഗങ്ങൾ) മൾട്ടി-ക്ലാസ് ക്ലാസിഫിക്കേഷനും (മൂന്നോ അതിലധികമോ വിഭാഗങ്ങൾ) ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ ആവശ്യകതകൾ സമർപ്പിക്കുമ്പോൾ നിങ്ങളുടെ ടാർഗെറ്റ് വേരിയബിൾ വിവരിച്ചാൽ മതി.

ഉപഭോക്തൃ അവലോകനങ്ങൾ

ഈ Zinn-നെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങളുടെ ഉപഭോക്താക്കൾ എന്താണ് പറയുന്നതെന്ന് കാണുക

4.8
5 അവലോകനങ്ങൾ
5 ⭐
4
4 ⭐
1
3 ⭐
0
2 ⭐
0
1 ⭐
0

നീൽ താൻ ചെയ്യുന്ന കാര്യങ്ങളിൽ അവിശ്വസനീയമാംവിധം കഴിവുള്ളയാളാണ്, എല്ലായ്പ്പോഴും കൃത്യസമയത്ത് കാര്യങ്ങൾ എത്തിക്കുന്നു. ഏറ്റവും ചെറിയ വിശദാംശങ്ങളിൽ പോലും ശ്രദ്ധ ചെലുത്തിക്കൊണ്ട് അദ്ദേഹം നിരന്തരം അധികമായി പരിശ്രമിക്കുന്നു. അദ്ദേഹത്തിന്റെ അർപ്പണബോധവും കഠിനാധ്വാനവും അദ്ദേഹം ചെയ്യുന്ന എല്ലാ കാര്യങ്ങളിലും വ്യക്തമാണ്, ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഫലങ്ങൾ ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്നതിൽ അദ്ദേഹത്തിന് അഭിമാനമുണ്ടെന്ന് വ്യക്തമാണ്. നീലിനെ ഞാൻ വളരെ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു—അദ്ദേഹം ഒരു യഥാർത്ഥ പ്രൊഫഷണലാണ്, കാര്യങ്ങൾ ശരിയായി ചെയ്യാൻ അദ്ദേഹത്തെ വിശ്വസിക്കാം.

അദ്ദേഹത്തോടൊപ്പം പ്രവർത്തിക്കുന്നത് മികച്ചതാണ്; ജോലി പൂർത്തിയാക്കാൻ അദ്ദേഹം കഴിവിനപ്പുറം പ്രവർത്തിച്ചു.

ജോലി നന്നായി ചെയ്തു.

നല്ല ജോലി!

നീൽ ഖാനോടൊപ്പം പ്രവർത്തിക്കുന്നത് തികച്ചും സന്തോഷകരമായിരുന്നു! അദ്ദേഹത്തിന്റെ പ്രൊഫഷണലിസവും വിശദാംശങ്ങളിലുള്ള സൂക്ഷ്മമായ ശ്രദ്ധയും പ്രതീക്ഷകളെ കവച്ചുവെച്ചു, ഓരോ ഡെലിവറബിളും കൃത്യമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കി. ഡാറ്റാ സയൻസ് & ML-ലെ പ്രധാന ആശയങ്ങളെക്കുറിച്ച് അദ്ദേഹത്തിന് ആഴത്തിലുള്ള ധാരണയുണ്ടായിരുന്നത് മാത്രമല്ല, അദ്ദേഹത്തിന്റെ സഹകരണവും കൃത്യസമയത്തുള്ള ഡെലിവറിയും മുഴുവൻ പ്രക്രിയയും സുഗമവും കാര്യക്ഷമവുമാക്കി. വളരെ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു!

ഈ ഉൽപ്പന്നം വാങ്ങിയ ലോഗിൻ ചെയ്ത ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് മാത്രമേ ഒരു അവലോകനം നൽകാൻ കഴിയൂ.

വിഭാഗങ്ങൾ

Zinner നയങ്ങൾ

Python Machine Learning Classification Analysis By Zinn Digital&Reg;

ഈ ഉൽപ്പന്നം വാങ്ങിയ ലോഗിൻ ചെയ്ത ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് മാത്രമേ ഒരു അവലോകനം നൽകാൻ കഴിയൂ.

ഓപ്ഷനുകൾ & ഓർഡർ

Zinn Hub ആപ്പ് നേടുക

അറിയിപ്പുകൾ · വേഗത്തിലുള്ള ആക്സസ് · പൂർണ്ണ സ്ക്രീൻ

നിങ്ങളുടെ ബ്രൗസറിൽ പങ്കിടുക ടാപ്പ് ചെയ്യുക

➜ തുടർന്ന് "ഹോം സ്ക്രീനിലേക്ക് ചേർക്കുക" ടാപ്പ് ചെയ്യുക