लंडन-आधारित ML अभियंत्याद्वारे तुमच्या अचूक प्रकल्प आवश्यकतांनुसार तयार केलेले — डेटा प्रीप्रोसेसिंग आणि मॉडेल निर्मितीपासून ते प्रमाणित, ऑप्टिमाइझ केलेल्या कोडपर्यंत — उत्पादन-तयार डीप लर्निंग सोल्यूशन मिळवा.
मी PyTorch आणि TensorFlow सह सानुकूल डीप लर्निंग मॉडेल्स तयार करेन
तुमच्या वापरासाठी तयार केलेली आणि दस्तऐवजीकरण केलेली एक सोपी, कार्यरत डीप लर्निंग आर्किटेक्चर.
- तुमच्या समस्येसाठी संशोधन आणि आर्किटेक्चर निवड
- डेटा क्लीनिंग आणि प्रीप्रोसेसिंग
- डीप लर्निंग मॉडेल निर्मिती (CNN, RNN, LSTM, ट्रान्सफॉर्मर, किंवा क्लासिकल ML)
- पूर्ण स्त्रोत कोड वितरित केला
- मॉडेल दस्तऐवजीकरण समाविष्ट
- PyTorch किंवा TensorFlow — तुमची निवड
स्टार्टरमधील सर्व काही, तसेच मजबूत कार्यक्षमतेसाठी मॉडेल प्रमाणीकरण, चाचणी आणि फाइन-ट्यूनिंग.
- स्टार्टर टियरमध्ये समाविष्ट असलेले सर्व काही
- होल्ड-आउट डेटावर मॉडेल प्रमाणीकरण आणि चाचणी
- सुधारित अचूकता आणि सामान्यीकरणासाठी फाइन-ट्यूनिंग
- 2 पुनरावृत्तीच्या फेऱ्या
- वर्गीकरण, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, NLP आणि टाइम सिरीज कार्यांसाठी योग्य
- पडताळणी चाचणीतून मिळालेले दस्तऐवजीकरण केलेले परिणाम
पूर्ण एंड-टू-एंड सोल्यूशन: प्रमाणित, फाइन-ट्यून केलेले, मॉनिटर केलेले, क्लाउडवर तैनात केलेले आणि API-एकात्मिक.
- स्टँडर्ड टियरमध्ये समाविष्ट असलेले सर्वकाही
- कार्यप्रदर्शन देखरेख सेटअप
- प्रशिक्षित मॉडेलची क्लाउड डिप्लॉयमेंट
- API एकत्रीकरण जेणेकरून तुमचे मॉडेल थेट अंदाज देऊ शकेल
- 3 पुनरावृत्तीच्या फेऱ्या
- डेटापासून ते तैनात केलेल्या एंडपॉइंटपर्यंत उत्पादन-तयार वितरणयोग्य
सानुकूल ऑफरची विनंती करा
सानुकूल ऑफरची विनंती करण्यासाठी लॉग इन करा
या Zinner कडून वैयक्तिकृत ऑफरची विनंती करण्यासाठी एक विनामूल्य खाते तयार करा किंवा लॉग इन करा.
लॉग इन / नोंदणी कराविक्रीपूर्व प्रश्न विचारा
प्रश्न विचारण्यासाठी लॉग इन करा
प्लॅटफॉर्मवरील स्पॅम कमी करण्यासाठी, प्री-सेल मेसेजेस फक्त लॉग-इन केलेल्या युजर्सनाच पाठवता येतील.
या Zinner ला थेट संदेश पाठवण्यासाठी एक विनामूल्य खाते तयार करा किंवा लॉग इन करा.
लॉग इन / नोंदणी करालॉगिन आवश्यक आहे
या Zinner ला संदेश पाठवण्यासाठी एक विनामूल्य खाते तयार करा किंवा लॉग इन करा.
लॉग इन / नोंदणी करालॉगिन आवश्यक आहे
वैयक्तिकृत ऑफरची विनंती करण्यासाठी एक विनामूल्य खाते तयार करा किंवा लॉग इन करा.
लॉग इन / नोंदणी कराएका दृष्टीक्षेपात
तुम्हाला निर्णय घेण्यास मदत करण्यासाठी या सेवेबद्दलची प्रमुख माहिती. Zinn Hub द्वारे व्युत्पन्न, विक्रेत्याद्वारे नाही.
मूल्य स्थिती
कव्हर केलेली फ्रेमवर्क
कार्य कव्हरेज
तैनातीसाठी तयार
मॉडेल आर्किटेक्चर श्रेणी
तुम्हाला काय मिळेल
पूर्ण वर्णन
तुम्हाला इमेज क्लासिफायर, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन पाइपलाइन, टाइम सिरीज फोरकास्टर किंवा नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया मॉडेलची आवश्यकता असली तरीही, ही सेवा तुमच्या समस्येनुसार तयार केलेला एक संपूर्ण, कार्यरत डीप लर्निंग सोल्यूशन प्रदान करते — सामान्य टेम्पलेट नाही.
तुम्ही आव्हान आणा; ही सेवा संपूर्ण तांत्रिक प्रवास हाताळते: तुमचा डेटा समजून घेणे, तो स्वच्छ करणे आणि पूर्व-प्रक्रिया करणे, योग्य आर्किटेक्चर निवडणे, PyTorch किंवा TensorFlow मध्ये मॉडेल तयार करणे आणि तुम्ही प्रत्यक्षात वापरू शकता असा स्वच्छ, दस्तऐवजीकरण केलेला स्त्रोत कोड परत देणे.
**सर्व स्तरांमध्ये काय समाविष्ट आहे**
प्रत्येक ऑर्डर तुमच्या विशिष्ट वापराच्या केसवर केंद्रित संशोधनाने सुरू होते, निवडलेली आर्किटेक्चर — मग ती CNN, RNN, LSTM, ट्रान्सफॉर्मर किंवा ट्रान्सफर लर्निंग दृष्टिकोन असो — खरोखरच उद्देशासाठी योग्य आहे याची खात्री करते. मॉडेल कोडची एकही ओळ लिहिण्यापूर्वी तुमचा डेटा काळजीपूर्वक प्रीप्रोसेस केला जातो. तुम्हाला स्पष्ट मॉडेल दस्तऐवजीकरणासह पूर्ण स्त्रोत कोड मिळतो, ज्यामुळे तुम्हाला नेमके काय तयार केले आहे आणि का हे समजते.
**क्षमता रुंदी**
ही सेवा डीप लर्निंग कार्यांची विस्तृत श्रेणी समाविष्ट करते: प्रतिमा वर्गीकरण, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन (RCNN प्रकार आणि Faster RCNN सह), प्रतिमा विभाजन, टाइम सिरीज फोरकास्टिंग आणि NLP. क्लासिकल मशीन लर्निंग मॉडेल्स — लॉजिस्टिक रिग्रेशन, डिसिजन ट्रीज, रँडम फॉरेस्ट्स, SVM, XGBoost, LightGBM — देखील उपलब्ध आहेत जिथे ते कामासाठी योग्य साधन आहेत. विनंतीनुसार सानुकूल आर्किटेक्चरची व्याप्ती केली जाऊ शकते.
**व्याप्ती वाढवणे**
स्टँडर्ड टियरमध्ये मॉडेल व्हॅलिडेशन आणि टेस्टिंगसह फाइन-ट्यूनिंग जोडले जाते, ज्यामुळे तुम्हाला असे मॉडेल मिळते जे कठोरपणे तपासले गेले आहे आणि मजबूत कार्यक्षमतेसाठी ट्यून केले गेले आहे. ॲडव्हान्स्ड टियर आणखी पुढे जाते: कार्यप्रदर्शन मॉनिटरिंग, क्लाउड डिप्लॉयमेंट आणि API एकीकरण समाविष्ट आहे, ज्यामुळे असे मॉडेल मिळते जे केवळ प्रशिक्षित नाही तर थेट वातावरणात अंदाज देण्यासाठी खऱ्या अर्थाने तयार आहे.
**हे कोणासाठी आहे**
ही सेवा AI-शक्तीवर चालणारे उत्पादन वैशिष्ट्य तयार करणाऱ्या स्टार्टअप्सना, ज्ञात आर्किटेक्चरची विश्वसनीय अंमलबजावणी आवश्यक असलेल्या संशोधकांना, डेटा असलेल्या परंतु डीप लर्निंग इंजिनिअरिंग बँडविड्थ नसलेल्या डेटा टीम्सना आणि मशीन लर्निंग विशिष्ट प्रक्रिया स्वयंचलित किंवा सुधारित करू शकते का हे शोधणाऱ्या व्यवसायांना उपयुक्त आहे.
**या विक्रेत्यासोबत काम का करावे**
लंडन, इंग्लंड येथे स्थित, Zinn Digital अत्याधुनिक डीप लर्निंग तंत्रज्ञानामध्ये कौशल्य आणते, स्पष्ट संवाद आणि वेळेवर वितरणाची वचनबद्धता राखते. प्रत्येक प्रकल्पाला सानुकूलित दृष्टिकोन मिळतो — आर्किटेक्चर, प्रीप्रोसेसिंग पाइपलाइन आणि दस्तऐवजीकरण तुमच्या डेटा आणि तुमच्या ध्येयानुसार आकारले जाते, मागील कामातून पुनर्नवीनीकरण केले जात नाही. वापरलेली साधने ज्युपिटर नोटबुक, गुगल कोलाब, पायचार्म, व्हिज्युअल स्टुडिओ कोड, डॉकर, रोबोफ्लो, गिटहब आणि ॲनाकोंडा यांचा समावेश आहे, ज्यामुळे व्यावसायिक, पुनरुत्पादक आणि पोर्टेबल डिलिव्हरेबल्सची खात्री होते.
तुमच्या प्रकल्पाच्या तपशीलांसह ऑर्डर चॅटद्वारे संपर्क साधा आणि चला सुरू करूया.
Zinner गुणवत्ता हमी
प्रत्येक Zinner ला प्लॅटफॉर्ममध्ये सामील होण्यापूर्वी पुनरावलोकन केले जाते आणि मंजूर केले जाते.
सर्व सेवा आमच्या गुणवत्ता हमी वचनबद्धतेने समर्थित आहेत.
तुम्ही वितरित केलेल्या कामाला मंजुरी देईपर्यंत तुमचे पेमेंट सुरक्षित आहे.
पॅकेजेसची तुलना करा
| वैशिष्ट्य | स्टार्टर | मानक | प्रगत |
|---|---|---|---|
| वितरण वेळ | 2 दिवस | 4 दिवस | 7 दिवस |
| पुनरावृत्ती | 1 | 2 | 3 |
| तुमच्या समस्येसाठी संशोधन आणि आर्किटेक्चर निवड | ✓ | ✕ | ✕ |
| डेटा साफसफाई आणि पूर्वप्रक्रिया | ✓ | ✕ | ✕ |
| डीप लर्निंग मॉडेल निर्मिती (CNN, RNN, LSTM, ट्रान्सफॉर्मर, किंवा क्लासिकल ML) | ✓ | ✕ | ✕ |
| पूर्ण स्त्रोत कोड वितरित केला | ✓ | ✕ | ✕ |
| मॉडेल दस्तऐवजीकरण समाविष्ट | ✓ | ✕ | ✕ |
| PyTorch किंवा TensorFlow — तुमची निवड | ✓ | ✕ | ✕ |
| स्टार्टर टियरमध्ये समाविष्ट असलेले सर्व काही | ✕ | ✓ | ✕ |
| होल्ड-आउट डेटावर मॉडेल प्रमाणीकरण आणि चाचणी | ✕ | ✓ | ✕ |
| सुधारित अचूकता आणि सामान्यीकरणासाठी फाइन-ट्यूनिंग | ✕ | ✓ | ✕ |
| 2 पुनरावृत्तीच्या फेऱ्या | ✕ | ✓ | ✕ |
| वर्गीकरण, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, NLP आणि टाइम सिरीज कार्यांसाठी योग्य | ✕ | ✓ | ✕ |
| मान्यता चाचणीतून दस्तऐवजीकरण केलेले परिणाम | ✕ | ✓ | ✕ |
| स्टँडर्ड टियरमध्ये समाविष्ट असलेले सर्वकाही | ✕ | ✕ | ✓ |
| कार्यप्रदर्शन देखरेख सेटअप | ✕ | ✕ | ✓ |
| प्रशिक्षित मॉडेलची क्लाउड तैनाती | ✕ | ✕ | ✓ |
| API एकत्रीकरण जेणेकरून तुमचे मॉडेल थेट अंदाज देऊ शकेल | ✕ | ✕ | ✓ |
| 3 पुनरावृत्तीच्या फेऱ्या | ✕ | ✕ | ✓ |
| डेटापासून तैनात केलेल्या एंडपॉइंटपर्यंत उत्पादन-तयार वितरण | ✕ | ✕ | ✓ |
पोर्टफोलिओ
या Zinn शी संबंधित विक्रेत्याच्या कामाची उदाहरणे.
PyTorch आणि TensorFlow सह सानुकूल डीप लर्निंग मॉडेल्स तयार करा
PyTorch आणि TensorFlow सह सानुकूल डीप लर्निंग मॉडेल्स तयार करा
अतिरिक्त माहिती
मी वापरलेली साधने
यासाठी योग्य
माझी प्रक्रिया
वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न
कृपया तुमचा डेटासेट (किंवा त्याचे वर्णन), तुम्ही सोडवण्याचा प्रयत्न करत असलेल्या समस्येचे स्पष्टीकरण आणि कोणतीही मर्यादा किंवा प्राधान्ये — जसे की पसंतीचे फ्रेमवर्क (PyTorch किंवा TensorFlow), लक्ष्य अचूकता किंवा उपयोजन वातावरण — सामायिक करा. तुम्ही जितका अधिक संदर्भ द्याल, तितके अधिक अचूकपणे उपाय तयार केले जाऊ शकते.
ठीक आहे. तुम्ही तुमच्या डेटा स्टोरेजची लिंक (जसे की Google Drive, S3 बकेट किंवा Kaggle डेटासेट) ऑर्डर चॅटद्वारे शेअर करू शकता. तुमच्या डेटासेटला विशेष हाताळणीची आवश्यकता असल्यास, फक्त सेटअपचे वर्णन करा आणि काम सुरू करण्यापूर्वी त्यावर चर्चा केली जाऊ शकते.
PyTorch आणि TensorFlow दोन्ही पूर्णपणे समर्थित आहेत. तुमची कोणतीही प्राधान्ये नसल्यास, तुमच्या विशिष्ट कार्यासाठी सर्वात योग्य फ्रेमवर्कची शिफारस केली जाईल.
ही सेवा प्रतिमा वर्गीकरण, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन (RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN, आणि Mask RCNN सह), प्रतिमा विभाजन, टाइम सिरीज फोरकास्टिंग आणि NLP कव्हर करते. रँडम फॉरेस्ट, XGBoost, LightGBM आणि SVMs सारखे क्लासिकल मॉडेल्स देखील उपलब्ध आहेत. अधिक विशेष गरजांसाठी सानुकूल आर्किटेक्चरवर चर्चा केली जाऊ शकते.
दस्तऐवजीकरणामध्ये निवडलेली आर्किटेक्चर आणि त्यामागील तर्क, लागू केलेल्या प्रीप्रोसेसिंग पायऱ्या, मुख्य हायपरपॅरामीटर्स, कोड चालवण्यासाठीच्या सूचना आणि आउटपुटचे स्पष्टीकरण समाविष्ट आहे. हे अशा प्रकारे लिहिले आहे की ज्या तांत्रिकदृष्ट्या साक्षर सहकाऱ्याने मॉडेल तयार केले नाही तो ते समजू शकेल आणि त्याचा विस्तार करू शकेल.
पुनरावृत्ती मूळतः सहमत असलेल्या कार्यक्षेत्रातील दुरुस्त्या किंवा सुधारणांना लागू होतात — उदाहरणार्थ, हायपरपॅरामीटर्स समायोजित करणे, बग्स निश्चित करणे किंवा तुमच्या फीडबॅकवर आधारित प्रीप्रोसेसिंग पाइपलाइनमध्ये सुधारणा करणे. कार्यक्षेत्रात लक्षणीय बदल करणाऱ्या विनंत्या (उदा. पूर्णपणे भिन्न कार्य प्रकारात स्विच करणे) साठी स्वतंत्र ऑर्डरची आवश्यकता असू शकते.
होय. वितरित केलेला स्त्रोत कोड तुमच्या स्वतःच्या प्रकल्पांसाठी वापरण्यासाठी, सुधारित करण्यासाठी आणि तैनात करण्यासाठी तुमचा आहे. या सेवेसाठी कोणतीही चालू परवाना शुल्क किंवा श्रेय आवश्यक नाही.
तुम्हाला पायथन सोर्स फाइल्स आणि/किंवा ज्युपिटर नोटबुक, तसेच कोणतेही सेव्ह केलेले मॉडेल वेट्स आणि डॉक्युमेंटेशन फाइल मिळेल. सर्व काही ऑर्डर मॅनेजरद्वारे शेअर केले जाते. विशिष्ट फॉरमॅटची आवश्यकता असल्यास, कृपया ऑर्डर देताना त्याचा उल्लेख करा.
ग्राहक पुनरावलोकने
आमचे ग्राहक या Zinn बद्दल काय म्हणतात ते पहा
खूप चांगले शिक्षक मी त्यांची खूप शिफारस करतो
सर्वोत्तम, खूप जबाबदार, आदरणीय आणि प्रतिसाद देणारे. विश्वासार्ह!
महमूदून नबी यांनी डेटा सायन्स आणि एमएलमध्ये उत्कृष्ट सेवा दिली, सर्व अपेक्षांपेक्षा जास्त. त्यांचा व्यावसायिकपणा सक्रिय संवाद आणि त्वरित प्रतिसादाने चमकला, ज्यामुळे वेळेवर वितरण सुनिश्चित झाले. त्यांच्यासोबत काम करण्याची अत्यंत शिफारस करतो!
धन्यवाद, महमूदून नबी! तुम्ही माझी कॉम्प्युटर व्हिजनची समस्या सोडवली आणि भविष्यात ते कसे करायचे हे शिकवण्यासाठी तुम्ही खूप मदत केली! खूप ज्ञानी, खूप जलद संवाद आणि खूप जलद वितरण. निकालांवर खूप आनंदी आहे.
केवळ लॉग इन केलेले ग्राहक ज्यांनी हे उत्पादन खरेदी केले आहे तेच पुनरावलोकन देऊ शकतात.
