0
तुमची कार्ट
0
Zinn Hub
0
तुमची कार्ट
0

एका दृष्टीक्षेपात

तुम्हाला निर्णय घेण्यास मदत करण्यासाठी या सेवेबद्दलची प्रमुख माहिती. Zinn Hub द्वारे व्युत्पन्न, विक्रेत्याद्वारे नाही.

फ्रेमवर्क कव्हरेज

PyTorch, TensorFlow आणि Keras
उद्योग-मानक डीप लर्निंग फ्रेमवर्क वापरून सोल्यूशन्स तयार केले जातात, ज्यात क्लासिकल एमएल दृष्टिकोनांसाठी स्किकिट-लर्न देखील उपलब्ध आहे.

मॉडेल स्कोप

9 सेवा क्षेत्रे
CNNs, LSTMs, ट्रान्सफॉर्मर्स (BERT, GPT, LLaMA), YOLO ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, NLP आणि जनरेटिव्ह AI यासह AI च्या विस्तृत श्रेणीतील विषयांचा समावेश आहे.

अपग्रेड मार्ग

3 स्तर उपलब्ध
मूलभूत स्तर मुख्य मॉडेलचे काम हाताळतो; उच्च स्तर डेटा प्रीप्रोसेसिंग, डॉक्युमेंटेशन, फाइन-ट्यूनिंग, क्लाउड डिप्लॉयमेंट आणि उत्पादन-तयार आउटपुटसाठी API एकत्रीकरण अनलॉक करतात.

वितरण आणि पुनरावृत्ती

2–4 दिवस | 1–5 पुनरावृत्ती
मूलभूत पॅकेज 2 दिवसांत 1 पुनरावृत्तीसह वितरित केले जाते; प्रीमियम 4 दिवसांपर्यंत वाढते आणि त्यात उपयोजन आणि देखरेख वैशिष्ट्यांसह 5 पुनरावृत्ती समाविष्ट असते.

तुम्हाला काय मिळेल

स्वरूप:
स्रोत फाइल्स
व्हिडिओ रेकॉर्डिंग
लिखित अहवाल
क्लाउड लिंक
वितरण पद्धत:
ऑर्डर व्यवस्थापक
टीप: सोर्स कोड एक स्वच्छ Python प्रोजेक्ट (स्क्रिप्ट्स आणि/किंवा ज्युपिटर नोटबुक) म्हणून वितरित केला जातो. कोड चालवण्यासाठी तुम्हाला मार्गदर्शन करण्यासाठी प्रत्येक ऑर्डरसोबत एक व्हिडिओ वॉल्कथ्रू समाविष्ट आहे. बूस्ट आणि प्रीमियम टियरमध्ये लिखित मॉडेल डॉक्युमेंटेशन समाविष्ट आहे. प्रीमियम ऑर्डरमध्ये क्लाउड डिप्लॉयमेंट तपशील आणि API एकत्रीकरण सूचना देखील ऑर्डर व्यवस्थापकाद्वारे वितरित केल्या जातात.

पूर्ण वर्णन

मशीन लर्निंग किंवा डीप लर्निंग मॉडेल प्रत्यक्षात कार्यक्षमतेने आणि तुम्ही वापरू शकता अशा कोडमध्ये काम करणे — बहुतेक ट्यूटोरियल सुचवतात त्यापेक्षा कठीण आहे. तुम्ही वर्गीकरण समस्या, टाइम सिरीज फोरकास्टिंग, नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया, प्रतिमा ओळख किंवा ऑब्जेक्ट डिटेक्शन हाताळत असाल, ही सेवा तुम्हाला समस्या परिभाषित करण्यापासून पूर्णपणे सत्यापित, दस्तऐवजीकरण केलेल्या पायथन सोल्यूशनपर्यंत घेऊन जाते.

तुम्ही लंडनमध्ये असलेल्या एका व्यावसायिक डेटा शास्त्रज्ञासोबत थेट काम कराल ज्याला चार वर्षांपेक्षा जास्त प्रत्यक्ष अनुभव आहे. प्रत्येक मॉडेल तुमच्या विशिष्ट समस्येसाठी PyTorch, TensorFlow, Keras आणि Scikit-Learn यासह उद्योग-मानक फ्रेमवर्क वापरून स्क्रॅचपासून तयार केले जाते.

**ही सेवा काय कव्हर करते:**

— डीप लर्निंग आर्किटेक्चर्स: ANN, CNN, RNN, LSTM, GRU, VGG-16, LeNet, ResNet, Inception
— मशीन लर्निंग: पर्यवेक्षित आणि अपर्यवेक्षित पद्धती
— नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया: भावना विश्लेषण, नामित संस्था ओळख (NER)
— ट्रान्सफॉर्मर्स आणि मोठे भाषा मॉडेल: BERT, GPT, Falcon, LLaMA 2, LLaMA 3
— जनरेटिव्ह AI ॲप्लिकेशन्स
— कॉम्प्युटर व्हिजन आणि इमेज प्रोसेसिंग
— सर्व YOLO आवृत्त्या वापरून ऑब्जेक्ट डिटेक्शन
— रिग्रेशन आणि टाइम सिरीज विश्लेषण
— तुमच्या प्रशिक्षित मॉडेल्ससाठी फ्लास्क किंवा डियांगो फ्रंट-एंड इंटरफेस

प्रत्येक ऑर्डरमध्ये तुमच्या समस्या डोमेनचे सखोल संशोधन, मॉडेल निर्मिती आणि कठोर प्रमाणीकरण आणि चाचणी समाविष्ट असते जेणेकरून तुम्हाला खरोखरच कार्य करणारा कोड मिळेल — केवळ चालणारा कोड नाही.

उच्च स्तरांमध्ये डेटा प्रीप्रोसेसिंग, पूर्ण मॉडेल डॉक्युमेंटेशन, कार्यप्रदर्शन निरीक्षण, फाइन-ट्यूनिंग, क्लाउड डिप्लॉयमेंट आणि API एकत्रीकरण समाविष्ट आहे, ज्यामुळे कार्यरत मॉडेलमधून उत्पादन-तयार प्रणालीमध्ये जाणे सोपे होते.

**हे कसे कार्य करते:**

एकदा तुम्ही तुमची ऑर्डर दिल्यावर, तुमचा डेटासेट, समस्येचे वर्णन आणि कोणतीही संबंधित माहिती ऑर्डर चॅटद्वारे शेअर करा. काही अस्पष्ट असल्यास, काम सुरू करण्यापूर्वी तुमच्याशी थेट संपर्क साधला जाईल. एक स्टेप-बाय-स्टेप व्हिडिओ मार्गदर्शक समाविष्ट आहे जेणेकरून तुम्ही स्वतः डेव्हलपर नसलात तरीही कोड चालवू शकता आणि समजू शकता.

**ही सेवा यासाठी आदर्श आहे:**

— कार्यरत मॉडेल अंमलबजावणीची आवश्यकता असलेले संशोधक आणि शिक्षणतज्ञ
— AI वैशिष्ट्याचे प्रोटोटाइप करणारे स्टार्टअप आणि उत्पादन संघ
— ज्यांना विशिष्ट मॉडेल तयार करणे, प्रमाणित करणे आणि दस्तऐवजीकरण करणे आवश्यक आहे असे डेटा व्यावसायिक
— डेटासेट आणि अंदाज किंवा वर्गीकरण ध्येय असलेले कोणीही

तुमचा डेटा आणि कोड पूर्णपणे गोपनीय राहतील आणि कधीही पुन्हा वापरले किंवा शेअर केले जाणार नाहीत. तुमच्या प्रकल्पावर चर्चा करण्यासाठी आणि योग्य स्तर निश्चित करण्यासाठी ऑर्डर करण्यापूर्वी संदेश पाठवण्याची जोरदार शिफारस केली जाते — यामुळे कोणत्याही आश्चर्यांशिवाय एक सुरळीत, केंद्रित वितरण सुनिश्चित होते.

Zinner गुणवत्ता हमी

✓
तपासलेले व्यावसायिक
प्रत्येक Zinner ला प्लॅटफॉर्ममध्ये सामील होण्यापूर्वी पुनरावलोकन केले जाते आणि मंजूर केले जाते.
✓
गुणवत्तापूर्ण कामाची हमी
सर्व सेवा आमच्या गुणवत्ता हमी वचनबद्धतेने समर्थित आहेत.
✓
सुरक्षित पेमेंट
तुम्ही वितरित केलेल्या कामाला मंजुरी देईपर्यंत तुमचे पेमेंट सुरक्षित आहे.

पॅकेजेसची तुलना करा

वैशिष्ट्यमूलभूतबूस्टप्रीमियम
वितरण वेळ2 दिवस3 दिवस5 दिवस
पुनरावृत्ती125
तुमच्या विशिष्ट समस्या क्षेत्राचे संशोधन✓✕✕
सानुकूल मॉडेल निर्मिती (ML किंवा DL आर्किटेक्चर)✓✕✕
मॉडेल प्रमाणीकरण आणि चाचणी✓✕✕
स्वच्छ, टिप्पणी केलेला पायथन सोर्स कोड वितरित केला✓✕✕
कोड चालवण्यासाठी चरण-दर-चरण व्हिडिओ मार्गदर्शक✓✓✕
1 पुनरावृत्ती समाविष्ट✓✕✕
मूलभूत स्तरामध्ये समाविष्ट असलेले सर्व काही✕✓✕
पूर्ण डेटा प्रीप्रोसेसिंग आणि वैशिष्ट्य अभियांत्रिकी✕✓✕
व्यापक मॉडेल दस्तऐवजीकरण✕✓✕
दस्तऐवजीकरण केलेल्या परिणामांसह मॉडेल प्रमाणीकरण आणि चाचणी✕✓✕
2 सुधारणा समाविष्ट✕✓✕
बूस्ट टियरमध्ये समाविष्ट असलेले सर्व काही✕✕✓
ऑप्टिमाइझ केलेल्या कार्यक्षमतेसाठी हायपरपॅरामीटर फाइन-ट्यूनिंग✕✕✓
कार्यप्रदर्शन देखरेख सेटअप✕✕✓
तुमच्या प्रशिक्षित मॉडेलची क्लाउड डिप्लॉयमेंट✕✕✓
API एकत्रीकरण जेणेकरून तुमचे मॉडेल इतर प्रणालींद्वारे कॉल केले जाऊ शकते✕✕✓
5 सुधारणा समाविष्ट✕✕✓

पोर्टफोलिओ

या Zinn शी संबंधित विक्रेत्याच्या कामाची उदाहरणे.

पायथनमध्ये तुमचे मशीन लर्निंग किंवा डीप लर्निंग सोल्यूशन तयार करा

पायथनमध्ये तुमचे मशीन लर्निंग किंवा डीप लर्निंग सोल्यूशन तयार करा

अतिरिक्त माहिती

मला का निवडावे

अनुभव:लंडन, इंग्लंड येथे स्थित, व्यावसायिक डेटा वैज्ञानिक म्हणून 4+ वर्षे
दृष्टिकोन:प्रत्येक उपाय तुमच्या विशिष्ट समस्येसाठी स्क्रॅचपासून तयार केला जातो. तुम्हाला कार्यक्षम, प्रमाणित कोड मिळतो — सामान्य टेम्पलेट्स नाहीत. एक व्हिडिओ वॉल्कथ्रू नेहमी समाविष्ट असतो जेणेकरून तुम्ही वितरित केलेल्या गोष्टी आत्मविश्वासाने वापरू शकता.
गोपनीयता:तुमचा डेटा आणि कोड पूर्णपणे खाजगी ठेवला जातो आणि कधीही पुन्हा वापरला किंवा शेअर केला जात नाही

मी वापरलेली साधने

फ्रेमवर्क:पायटॉर्च, टेन्सरफ्लो, केरास, सायकिट-लर्न, ट्रान्सफॉर्मर्स (हगिंग फेस)
व्हिज्युअलायझेशन आणि डेव्हलपमेंट:मॅटप्लॉटलिब, ज्युपिटर नोटबुक
वेब आणि उपयोजन:Flask, Django, क्लाउड उपयोजन, REST API एकत्रीकरण

यासाठी योग्य

ही सेवा कोणासाठी योग्य आहे:कार्यरत मॉडेल अंमलबजावणीची आवश्यकता असलेले संशोधक आणि शिक्षणतज्ञ; AI वैशिष्ट्याचे प्रोटोटाइपिंग करणारे स्टार्टअप; विशिष्ट मॉडेल तयार करण्याची आणि दस्तऐवजीकरण करण्याची आवश्यकता असलेले डेटा व्यावसायिक; डेटासेट आणि अंदाज किंवा वर्गीकरण ध्येय असलेले कोणीही; तैनात, API-तयार ML सोल्यूशनची आवश्यकता असलेल्या टीम्स

वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न

होय — याची जोरदार शिफारस केली जाते. प्रत्येक प्रकल्प वेगळा असतो आणि तुम्ही ऑर्डर करण्यापूर्वी एक संक्षिप्त संभाषण योग्य टियर निवडले जाईल, व्याप्ती स्पष्टपणे मान्य केली जाईल आणि वितरणादरम्यान कोणतेही आश्चर्य नाही याची खात्री करते. कृपया तुमच्या समस्या आणि डेटासेटबद्दल शक्य तितके तपशील सामायिक करा.

किमान, कृपया तुमचा डेटासेट (किंवा त्याचे वर्णन), तुम्हाला सोडवायची असलेली समस्या (उदा. वर्गीकरण, रिग्रेशन, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन), तुमचे इच्छित आउटपुट आणि पसंतीचे फ्रेमवर्क किंवा डिप्लॉयमेंट एन्व्हायर्नमेंट यासारख्या कोणत्याही मर्यादा सांगा. तुम्ही जितका जास्त संदर्भ द्याल, तितका चांगला परिणाम मिळेल.

होय. प्रत्येक डिलिव्हरीमध्ये कोड कसा चालवायचा हे तुम्हाला अचूकपणे दाखवणारे एक सर्वसमावेशक चरण-दर-चरण व्हिडिओ मार्गदर्शक समाविष्ट आहे. तुम्हाला त्याचे अनुसरण करण्यासाठी प्रोग्रामर असण्याची गरज नाही.

बेसिक टियर स्वच्छ, सु-परिभाषित समस्यांसाठी योग्य आहे जिथे तुमचा डेटा आधीच तयार आहे. जर तुमच्या डेटाला प्रीप्रोसेसिंगची आवश्यकता असेल किंवा तुम्हाला सखोल दस्तऐवजीकरण हवे असेल तर बूस्ट आदर्श आहे. प्रीमियम अशा प्रकल्पांसाठी आहे ज्यांना उत्पादन-तयार, फाइन-ट्यून केलेले, API सह तैनात केलेले समाधान आवश्यक आहे. शंका असल्यास, एक संदेश पाठवा आणि तुमच्या विशिष्ट प्रकरणासाठी शिफारस केली जाईल.

नक्कीच. तुमची गोपनीयता ही सर्वोच्च प्राथमिकता आहे. तुम्ही शेअर केलेला कोणताही डेटा, कोड किंवा प्रोजेक्ट तपशील तुमच्या ऑर्डरच्या बाहेर कधीही वापरला जाणार नाही, शेअर केला जाणार नाही किंवा पुन्हा वापरला जाणार नाही. सर्व काही तुमच्या आणि विक्रेत्यामध्ये काटेकोरपणे राहते.

कार्यनुसार मॉडेल्स PyTorch, TensorFlow, Keras आणि Scikit-Learn वापरून तयार केली जातात. सपोर्टिंग लायब्ररीमध्ये ट्रान्सफॉर्मर्स, मॅटप्लॉटलिब आणि ज्युपिटर नोटबुक यांचा समावेश आहे. आवश्यकतेनुसार तुमच्या मॉडेलसाठी फ्रंट-एंड इंटरफेस तयार करण्यासाठी फ्लास्क किंवा जँगो वापरले जाऊ शकते.

काही हरकत नाही. कृपया ऑर्डर करण्यापूर्वी तुमच्या संपूर्ण प्रकल्पाच्या तपशीलांसह संपर्क साधा आणि तुमच्या अचूक गरजा आणि बजेटशी जुळणारी सानुकूल ऑफर तयार केली जाऊ शकते.

होय. एक्स्ट्रा फास्ट डिलिव्हरी पर्याय जोडल्याने डिलिव्हरी वेळ एक दिवसाने कमी होतो, ज्यामुळे तुम्हाला बेसिक टियरवर 24 तासांत काम मिळते. मोठ्या स्कोपसाठी, हा पर्याय जोडण्यापूर्वी व्यवहार्यता निश्चित करण्यासाठी कृपया प्रथम संदेश पाठवा.

ग्राहक पुनरावलोकने

आमचे ग्राहक या Zinn बद्दल काय म्हणतात ते पहा

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

उत्कृष्ट दर्जाचे काम आणि तपशीलाकडे लक्ष

खरं सांगायचं तर, अब्दुलसोबत काम करणे हा एक उत्तम अनुभव होता. त्याच्याशी बोलणे खूप सोपे होते, तो पटकन प्रतिसाद देत असे आणि मला काय हवे आहे हे त्याला खरोखरच समजले. त्यांनी तयार केलेले मॉडेल अप्रतिम निघाले; ते माझ्या मनात होते तसेच होते. मी विचारल्यावर त्याने पटकन बदलही केले, कोणतीही उलटसुलट चर्चा करण्याची गरज नव्हती. सर्व काही वेळेवर वितरित केले गेले.:))

अब्दुल वाहिद हे डेटा सायन्स आणि एमएल मधील एक उत्कृष्ट व्यावसायिक आहेत; ते त्यांच्या तपशीलाकडे बारकाईने लक्ष देऊन आणि उच्च-गुणवत्तेच्या कामामुळे नेहमीच अपेक्षांपेक्षा जास्त कामगिरी करतात. त्यांच्या जलद प्रतिसादामुळे आणि विनम्र स्वभावामुळे त्यांच्यासोबत काम करणे खूप सोपे होते. मला यापेक्षा चांगला अनुभव मिळू शकला नसता—खरोखरच प्रभावी!

अब्दुल अत्यंत प्रतिसाद देणारे होते आणि त्यांनी माझ्या सूचना त्वरित अंमलात आणल्या. मी निकालावर एकंदरीत खूप समाधानी आहे. मला प्रकल्पाच्या डेटा क्लीनिंग विभागात काही किरकोळ समायोजन करावे लागले. तुमच्या प्रकल्पासाठी तुमच्याकडे स्पष्ट सूचना आणि उद्दिष्टे असल्यास, अब्दुल चांगली सेवा देतील. मी भविष्यात त्यांच्या सेवांची नक्कीच पुन्हा विनंती करेन.

उत्कृष्ट अनुभव! विक्रेत्याने मला नेमके काय हवे होते ते दिले आणि संपूर्ण प्रक्रियेत तो खूप व्यावसायिक होता. अत्यंत शिफारस करतो!

केवळ लॉग इन केलेले ग्राहक ज्यांनी हे उत्पादन खरेदी केले आहे तेच पुनरावलोकन देऊ शकतात.

श्रेणी

Zinner धोरणे

मी डीप लर्निंग प्रदान करेन

केवळ लॉग इन केलेले ग्राहक ज्यांनी हे उत्पादन खरेदी केले आहे तेच पुनरावलोकन देऊ शकतात.

पर्याय आणि ऑर्डर

Zinn Hub ॲप मिळवा

सूचना · जलद प्रवेश · पूर्ण-स्क्रीन

तुमच्या ब्राउझरमध्ये टॅप करा शेअर करा

➜ नंतर "होम स्क्रीनवर जोडा" टॅप करा