लंडनस्थित संगणक शास्त्रज्ञ, ML, NLP, डीप लर्निंग आणि कॉम्प्युटर व्हिजनमध्ये विशेषीकरण — कच्च्या डेटाची तयारी आणि साफसफाईपासून ते तुमच्या गरजेनुसार पूर्णपणे प्रशिक्षित, दस्तऐवजीकरण केलेले आणि तैनात करण्यायोग्य मॉडेल्सपर्यंत सर्व काही हाताळतो.
मी तुमच्या प्रकल्पासाठी मशीन लर्निंग, NLP किंवा डीप लर्निंग मॉडेल्स तयार करेन
डेटा क्लीनिंग आणि प्रशिक्षित पर्यवेक्षित ML मॉडेल — आवश्यक पाया.
- पूर्ण डेटा तयार करणे आणि क्लीनिंग पाइपलाइन
- तुमच्या डेटावर तयार केलेले आणि प्रशिक्षित केलेले पर्यवेक्षित ML मॉडेल
- तुमच्या कार्यासाठी सर्वात योग्य अल्गोरिदमचे संशोधन
- कार्यरत कोड म्हणून वितरित केलेले मॉडेल निर्मिती
- अमर्यादित पुनरावृत्ती
- कार्यक्षेत्र निश्चित करण्यासाठी पूर्व-ऑर्डर चर्चा
स्टार्टरमधील सर्व काही, तसेच क्लाउड डिप्लॉयमेंट आणि पूर्ण मॉडेल डॉक्युमेंटेशन.
- स्टार्टर टियरमध्ये समाविष्ट असलेले सर्व काही
- क्लाउड डिप्लॉयमेंट जेणेकरून तुमचे मॉडेल लाइव्ह आणि प्रवेशयोग्य असेल
- आर्किटेक्चर आणि निर्णयांचे स्पष्टीकरण देणारे सर्वसमावेशक मॉडेल दस्तऐवजीकरण
- संशोधन आणि मॉडेल निर्मिती मानक म्हणून
- अमर्यादित पुनरावृत्ती
- कार्यक्षेत्र निश्चित करण्यासाठी पूर्व-ऑर्डर चर्चा
पूर्ण एंड-टू-एंड वितरण: मॉडेल, दस्तऐवजीकरण, क्लाउड डिप्लॉयमेंट आणि API एकत्रीकरण.
- स्टँडर्ड टियरमध्ये समाविष्ट असलेले सर्वकाही
- API एकत्रीकरण जेणेकरून तुमचा ॲप किंवा टीम रिअल टाइममध्ये मॉडेलला क्वेरी करू शकेल
- पूर्ण दस्तऐवजीकरणासह क्लाउड डिप्लॉयमेंट
- प्रगत DL आर्किटेक्चर्स उपलब्ध (CNNs, ResNet, VGG16, MLPs)
- अमर्यादित पुनरावृत्ती
- कार्यक्षेत्र निश्चित करण्यासाठी पूर्व-ऑर्डर चर्चा
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
अल्गोरिदम कव्हरेज
NLP प्रीप्रोसेसिंग
डिप्लॉयमेंट आणि इंटिग्रेशन
प्रकल्पाची व्याप्ती
तुम्हाला काय मिळेल
पूर्ण वर्णन
तुमच्या डेटावर प्रत्यक्षात कार्य करणारी मशीन लर्निंग किंवा डीप लर्निंग सोल्यूशन तुम्हाला हवी असल्यास, तुम्ही योग्य ठिकाणी आहात. तुमच्या प्रोजेक्टमध्ये टेक्स्ट क्लासिफिकेशन, इमेज रिकग्निशन, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, एक रिकमेंडर सिस्टम किंवा कस्टम सुपरवाइज्ड लर्निंग पाइपलाइन समाविष्ट असली तरीही, ही सेवा संपूर्ण प्रवासाला कव्हर करते — गोंधळलेल्या कच्च्या डेटापासून ते उत्पादन-तयार मॉडेलपर्यंत.
प्रत्येक प्रतिबद्धता चर्चेने सुरू होते. कोणतेही दोन डेटा सायन्स प्रकल्प एकसारखे नसतात, म्हणून कृपया ऑर्डर देण्यापूर्वी संपर्क साधा जेणेकरून व्याप्ती, डेटासेट आणि डिलिव्हरेबल्स सुरुवातीपासून स्पष्टपणे मान्य होतील. हे तुमचे बजेट संरक्षित करते आणि तुमच्या विशिष्ट समस्येसाठी योग्य उपाय तयार केला जाईल याची हमी देते.
**काय समाविष्ट आहे**
डेटा तयारी हे येथील प्रत्येक मॉडेलचा आधार आहे. त्यात लोअरकेसिंग, HTML टॅग आणि URL काढणे, व्हाईटस्पेस साफ करणे, स्पेलिंग दुरुस्त करणे, स्टॉपवर्ड काढणे, विरामचिन्हे हाताळणे, टोकनायझेशन, स्टेमिंग आणि लेमेटायझेशन यांचा समावेश आहे — भाषा डेटासह काम करताना पूर्ण टेक्स्ट प्री-प्रोसेसिंग स्टॅक आणि संरचित किंवा इमेज डेटासाठी समतुल्य क्लीनिंग पाईपलाईन.
वैशिष्ट्य अभियांत्रिकीमध्ये बॅग ऑफ एन-ग्राम्स, कॅरेक्टर एन-ग्राम्स, TF-IDF, Word2Vec, हिडन मार्कोव्ह मॉडेल्स आणि हातातील कार्यासाठी योग्य असलेल्या इतर प्रगत निष्कर्षण तंत्रांचा वापर केला जातो.
मॉडेल डेव्हलपमेंटमध्ये आधुनिक मशीन लर्निंग आणि डीप लर्निंगचा समावेश आहे. क्लासिकल एमएल अल्गोरिदममध्ये लॉजिस्टिक रिग्रेशन, डिसिजन ट्रीज, रँडम फॉरेस्ट्स, ग्रेडियंट बूस्टिंग, के-निअरेस्ट नेबर्स, नायव्ह बेज, लिनियर रिग्रेशन आणि सपोर्ट वेक्टर मशीन्स यांचा समावेश आहे. डीप लर्निंग आर्किटेक्चरमध्ये मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन्स, कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स आणि LeNet-5, ResNet आणि VGG16 सारख्या प्रगत डिझाईन्सचा समावेश आहे — तुमच्या कार्यांच्या गरजेनुसार निवडले जातात.
पूर्ण झालेल्या प्रकल्पांच्या प्रकारांमध्ये वर्गीकरण प्रणाली, रिग्रेशन मॉडेल्स, शिफारस प्रणाली, माहिती पुनर्प्राप्ती प्रणाली, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन पाइपलाइन आणि NLP ॲप्लिकेशन्स यांचा समावेश आहे — सांख्यिकीय आणि न्यूरल नेटवर्क दोन्ही दृष्टिकोन वापरून.
**तीन स्तर**
एंट्री टियर डेटा क्लीनिंग आणि प्रशिक्षित पर्यवेक्षित ML मॉडेल प्रदान करते. स्टँडर्ड टियर मॉडेल डॉक्युमेंटेशन जोडते जेणेकरून तुम्हाला नेमके काय तयार केले आहे हे समजेल आणि क्लाउड डिप्लॉयमेंट जेणेकरून मॉडेल लाइव्ह आणि ॲक्सेसिबल असेल. पूर्ण टियर या सर्वांवर API एकत्रीकरण जोडते, ज्यामुळे तुमच्या ॲप्लिकेशन किंवा टीमला मॉडेलला रिअल टाइममध्ये क्वेरी करण्यासाठी एक स्वच्छ इंटरफेस मिळतो.
**हे कोणासाठी आहे**
एआय-शक्तीवर चालणाऱ्या उत्पादनाची पडताळणी करणारे स्टार्टअप्स, कार्यरत प्रोटोटाइपची गरज असलेले संशोधक, विद्यमान ॲप्लिकेशनमध्ये एमएल क्षमता जोडणारे डेव्हलपर्स आणि त्यांच्या डेटावरून अंतर्दृष्टी काढू इच्छिणारे किंवा निर्णय स्वयंचलित करू इच्छिणारे व्यवसाय. तुमचा प्रकल्प योग्य आहे की नाही याबद्दल तुम्हाला खात्री नसल्यास, संभाषण सुरू करा — व्याप्ती नेहमीच तयार केली जाऊ शकते.
**हा विक्रेता का**
लंडनमध्ये संगणक विज्ञान पदवी आणि NLP, कॉम्प्युटर व्हिजन, डीप लर्निंग आणि क्लासिकल ML मध्ये प्रत्यक्ष अनुभव असलेले, ही सामान्य-उद्देशीय विकास सेवा नाही — ही आधुनिक ML प्रकल्पांना आवश्यक असलेल्या अल्गोरिदम, प्री-प्रोसेसिंग पाइपलाइन आणि डिप्लॉयमेंट दृष्टिकोनांमध्ये खरी खोली असलेली एक केंद्रित डेटा सायन्स सराव आहे.
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 | प्रीमियम |
|---|---|---|---|
| वितरण वेळ | 3 दिवस | 5 दिवस | 6 दिवस |
| पुनरावृत्ती | अमर्यादित | अमर्यादित | अमर्यादित |
| पूर्ण डेटा तयारी आणि साफसफाई पाइपलाइन | ✓ | ✕ | ✕ |
| तुमच्या डेटावर तयार केलेले आणि प्रशिक्षित केलेले पर्यवेक्षित ML मॉडेल | ✓ | ✕ | ✕ |
| तुमच्या कार्यासाठी सर्वात योग्य अल्गोरिदमचे संशोधन | ✓ | ✕ | ✕ |
| कार्यरत कोड म्हणून वितरित मॉडेल निर्मिती | ✓ | ✕ | ✕ |
| अमर्यादित पुनरावृत्ती | ✓ | ✓ | ✓ |
| कार्यक्षेत्र निश्चित करण्यासाठी पूर्व-ऑर्डर चर्चा | ✓ | ✓ | ✓ |
| स्टार्टर टियरमध्ये समाविष्ट असलेले सर्व काही | ✕ | ✓ | ✕ |
| क्लाउड डिप्लॉयमेंटमुळे तुमचे मॉडेल थेट आणि प्रवेशयोग्य आहे | ✕ | ✓ | ✕ |
| आर्किटेक्चर आणि निर्णयांचे स्पष्टीकरण देणारे सर्वसमावेशक मॉडेल दस्तऐवजीकरण | ✕ | ✓ | ✕ |
| संशोधन आणि मॉडेल निर्मिती मानक म्हणून | ✕ | ✓ | ✕ |
| स्टँडर्ड टियरमध्ये समाविष्ट असलेले सर्वकाही | ✕ | ✕ | ✓ |
| API एकत्रीकरण जेणेकरून तुमचा ॲप किंवा टीम रिअल टाइममध्ये मॉडेलला क्वेरी करू शकेल | ✕ | ✕ | ✓ |
| पूर्ण डॉक्युमेंटेशनसह क्लाउड डिप्लॉयमेंट | ✕ | ✕ | ✓ |
| प्रगत DL आर्किटेक्चर्स उपलब्ध (CNNs, ResNet, VGG16, MLPs) | ✕ | ✕ | ✓ |
पोर्टफोलिओ
या Zinn शी संबंधित विक्रेत्याच्या कामाची उदाहरणे.
तुमच्या प्रकल्पासाठी मशीन लर्निंग, NLP किंवा डीप लर्निंग मॉडेल्स तयार करा
तुमच्या प्रकल्पासाठी मशीन लर्निंग, NLP किंवा डीप लर्निंग मॉडेल्स तयार करा
अतिरिक्त माहिती
मला का निवडावे
मी वापरलेली साधने
यासाठी योग्य
वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न
होय — कृपया ऑर्डर करण्यापूर्वी नेहमी संपर्क साधा. प्रत्येक ML प्रोजेक्टमध्ये अद्वितीय डेटा, व्याप्ती आणि उद्दिष्टे असतात आणि कामाला सुरुवात करण्यापूर्वी योग्य स्तर आणि दृष्टिकोन निश्चित केला जातो याची थोडक्यात चर्चा सुनिश्चित करते. हे तुमचे बजेट संरक्षित करते आणि अपेक्षांमधील कोणताही विसंगती टाळते.
तुम्हाला तुमचा डेटासेट (किंवा त्याचे स्पष्ट वर्णन), तुमचे लक्ष्यित परिणाम किंवा समस्या विधान आणि अल्गोरिदम, फ्रेमवर्क किंवा उपयोजन वातावरणाभोवतीच्या कोणत्याही मर्यादा किंवा प्राधान्ये पुरवावी लागतील. ब्रीफ जितके स्पष्ट असेल तितकी डिलिव्हरी जलद होईल.
संभाषण सुरू करा आणि तुमच्या प्रकल्पाचे वर्णन करा. ज्यांना प्रशिक्षित मॉडेल आणि स्वच्छ कोडची आवश्यकता आहे, त्यांच्यासाठी स्टार्टर टियर योग्य आहे. ज्यांना दस्तऐवजीकरणासह तैनात मॉडेलची आवश्यकता आहे, त्यांच्यासाठी स्टँडर्ड टियर आदर्श आहे. जेव्हा तुम्हाला थेट API ची आवश्यकता असते, ज्याला बाह्य प्रणाली किंवा ॲप्स थेट कॉल करू शकतात, तेव्हा प्रीमियम टियर योग्य निवड आहे.
क्लासिकल एमएलमध्ये लॉजिस्टिक रिग्रेशन, डिसिजन ट्रीज, रँडम फॉरेस्ट्स, ग्रेडियंट बूस्टिंग, के-निअरेस्ट नेबर्स, नैव्ह बेयस, लिनियर रिग्रेशन आणि एसव्हीएम यांचा समावेश आहे. डीप लर्निंगमध्ये एमएलपी, सीएनएन, लेनेट-5, रेसनेट, व्हीजीजी16 आणि इमेज किंवा सिक्वेन्शियल कार्यांसाठी योग्य इतर आर्किटेक्चर्स समाविष्ट आहेत. तुमच्या डेटा आणि उद्दिष्टावर आधारित योग्य अल्गोरिदम निवडला जातो.
दस्तऐवजीकरण निवडलेली आर्किटेक्चर, लागू केलेली प्री-प्रोसेसिंग पायऱ्या, वापरलेली वैशिष्ट्ये, प्रशिक्षण प्रक्रिया, मूल्यांकन मेट्रिक्स आणि मॉडेल कसे वापरावे किंवा वाढवावे याबद्दल मार्गदर्शन स्पष्ट करते. हे अशा प्रकारे लिहिले आहे की तांत्रिक कार्यसंघाचा सदस्य ते उचलून नेमके काय तयार केले आणि का हे समजू शकेल.
प्रशिक्षित मॉडेल पॅकेज केले जाते आणि क्लाउड वातावरणात तैनात केले जाते जेणेकरून ते थेट आणि प्रवेशयोग्य असेल — केवळ स्थानिक स्क्रिप्ट नाही. तुमच्या विद्यमान पायाभूत सुविधा आणि प्राधान्यांनुसार पूर्व-ऑर्डर चर्चेदरम्यान तपशील (प्लॅटफॉर्म, कॉन्फिगरेशन) मान्य केले जातात.
सर्व स्तरांमध्ये अमर्यादित पुनरावृत्ती समाविष्ट आहेत, याचा अर्थ मॉडेल आउटपुट किंवा कोड सहमत वैशिष्ट्यांशी जुळत नसल्यास, ते जुळेपर्यंत समायोजन केले जातात. पुनरावृत्ती मूळ सहमत ब्रीफपर्यंत मर्यादित आहेत — समस्या विधान किंवा डेटासेटमध्ये महत्त्वपूर्ण बदलांसाठी नवीन चर्चेची आवश्यकता असू शकते.
प्रकल्पांमध्ये वर्गीकरण प्रणाली, शिफारस प्रणाली, माहिती पुनर्प्राप्ती प्रणाली, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन पाइपलाइन, NLP मजकूर प्रक्रिया ॲप्लिकेशन्स आणि रिग्रेशन मॉडेल्स यांचा समावेश आहे — विविध डोमेनमध्ये सांख्यिकीय आणि डीप न्यूरल नेटवर्क दोन्ही दृष्टिकोन वापरून.
ग्राहक पुनरावलोकने
आमचे ग्राहक या Zinn बद्दल काय म्हणतात ते पहा
मला त्याच्यासोबत काम करणे अद्भुत अनुभव होते! तो अगदी उत्कृष्ट आहे आणि उत्तम काम प्रदान केले. मी त्याची अत्यंत शिफारस करतो – त्याच्यासोबत काम करण्यास संकोच करू नका!!! तो अद्भुत आहे, सर्वांनो.
नील माझ्या जपानी विद्यार्थ्यांसाठी मॉर्फो-सिंटॅक्टिकल विश्लेषण प्रकल्पावर काम करत आहे. तो लवकरच पूर्ण झालेला पाहण्यासाठी मी उत्सुक आहे.
अप्रतिम काम केले! शिफारस करेन
त्याने माझी समस्या त्वरित आणि उत्तम प्रकारे सोडवली आणि मला उपायाकडे मार्गदर्शन करण्यासाठी त्याच्याकडे संयम होता. मी त्याच्या सेवांची जोरदार शिफारस करतो आणि पुन्हा एकदा एकत्र काम करण्यास उत्सुक आहे!
केवळ लॉग इन केलेले ग्राहक ज्यांनी हे उत्पादन खरेदी केले आहे तेच पुनरावलोकन देऊ शकतात.
श्रेणी
Zinner धोरणे
संबंधित Zinns
