သင်၏ လေ့ကျင့်ထားသော machine learning model ကို notebook မှ ထုတ်လုပ်မှုသို့ ရောက်ရှိစေရန် — scalable API သို့မဟုတ် full-stack application အဖြစ် ဖြန့်ကျက်ပြီး source code အပြည့်အစုံနှင့် မှတ်တမ်းများ ပါဝင်သည်။
ကျွန်ုပ်သည် သင်၏ ML Model ကို API သို့မဟုတ် App အဖြစ် တည်ဆောက်ပြီး ဖြန့်ကျက်ပေးပါမည်။
ရင်းမြစ်ကုဒ်နှင့် မှတ်တမ်းများပါရှိသော Core model တည်ဆောက်မှုနှင့် API ဖြန့်ကျက်မှု။
- သင်၏ အသုံးပြုမှုကိစ္စနှင့် လိုအပ်ချက်များကို သုတေသနပြုခြင်း
- မော်ဒယ်ဖန်တီးခြင်း သို့မဟုတ် ပြုပြင်ပြောင်းလဲခြင်း
- API ပေါင်းစည်းမှု (FastAPI, Flask, သို့မဟုတ် Django)
- ရင်းမြစ်ကုဒ် အပြည့်အစုံ ပါဝင်သည်
- မော်ဒယ်မှတ်တမ်း
- TensorFlow, PyTorch, နှင့် Scikit-learn တို့ကို ပံ့ပိုးပေးသည်
cloud hosting၊ ဒေတာကြိုတင်ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် ကောင်းမွန်စွာညှိနှိုင်းခြင်းတို့ဖြင့် အပြည့်အဝဖြန့်ကျက်ခြင်း။
- Starter တွင်ပါဝင်သည့် အရာအားလုံး
- တိုက်ရိုက် hosting အတွက် Cloud deployment
- သန့်ရှင်းပြီး တသမတ်တည်းသော ထည့်သွင်းမှုများအတွက် ဒေတာကို ကြိုတင်ပြင်ဆင်ခြင်း
- သင်၏ သီးခြားဒေတာပေါ်တွင် မော်ဒယ်ကို ကောင်းမွန်အောင် ချိန်ညှိခြင်း
- Full-stack application option (ReactJS or React Native front end)
- MLOps ဗားရှင်းနှင့် CI/CD ပိုက်လိုင်း တည်ဆောက်မှု
အတည်ပြုခြင်း၊ စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်စောင့်ကြည့်ခြင်းတို့ပါဝင်သော ထုတ်လုပ်မှုအတွက် အသင့်ဖြစ်နေသော ပြီးပြည့်စုံသည့် ဖြေရှင်းချက်။
- ပရော်ဖက်ရှင်နယ်တွင် အရာအားလုံး
- တိကျမှုနှင့် ခိုင်မာမှုအတွက် မော်ဒယ်စစ်ဆေးခြင်းနှင့် စမ်းသပ်ခြင်း
- ဖြန့်ချိပြီးနောက် မြင်နိုင်စွမ်းအတွက် စွမ်းဆောင်ရည်စောင့်ကြည့်ရေး စနစ်ထည့်သွင်းခြင်း
- NLP သို့မဟုတ် Computer Vision pipeline (chatbot၊ ပုံရိပ်မှတ်မိခြင်း သို့မဟုတ် စာသားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း)
- ဒေတာအင်ဂျင်နီယာနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်နိုင်သော ဒက်ရှ်ဘုတ်ပေါင်းစပ်မှု
- ဖြန့်ချိပြီးနောက် ပံ့ပိုးမှုနှင့် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု လမ်းညွှန်ချက်
စိတ်ကြိုက်ကမ်းလှမ်းချက် တောင်းဆိုပါ
စိတ်ကြိုက်ကမ်းလှမ်းချက် တောင်းဆိုရန် ဝင်ရောက်ပါ
ဤ Zinner ထံမှ စိတ်ကြိုက်ကမ်းလှမ်းချက် တောင်းဆိုရန် အခမဲ့အကောင့်တစ်ခု ဖန်တီးပါ သို့မဟုတ် ဝင်ရောက်ပါ။
ဝင်ရောက်ရန် / မှတ်ပုံတင်ရန်ရောင်းချမှုမတိုင်မီ မေးခွန်းမေးပါ
မေးခွန်းမေးရန် ဝင်ရောက်ပါ
ပလက်ဖောင်းပေါ်ရှိ spam များကို လျှော့ချရန်အတွက် ရောင်းချမှုမတိုင်မီ မက်ဆေ့ချ်များကို ဝင်ရောက်ထားသော အသုံးပြုသူများသာ ပေးပို့နိုင်ပါသည်။
ဤ Zinner ကို တိုက်ရိုက်မက်ဆေ့ချ်ပို့ရန် အခမဲ့အကောင့်တစ်ခု ဖန်တီးပါ သို့မဟုတ် ဝင်ရောက်ပါ။
ဝင်ရောက်ရန် / မှတ်ပုံတင်ရန်ဝင်ရောက်ရန် လိုအပ်သည်
Zinner ကို မက်ဆေ့ချ်ပို့ရန် အခမဲ့အကောင့်တစ်ခု ဖန်တီးပါ သို့မဟုတ် ဝင်ရောက်ပါ။
ဝင်ရောက်ရန် / မှတ်ပုံတင်ရန်ဝင်ရောက်ရန် လိုအပ်သည်
ကိုယ်ပိုင်ကမ်းလှမ်းချက်တစ်ခု တောင်းဆိုရန် အခမဲ့အကောင့်တစ်ခု ဖန်တီးပါ သို့မဟုတ် ဝင်ရောက်ပါ။
ဝင်ရောက်ရန် / မှတ်ပုံတင်ရန်အကျဉ်းချုပ်
သင့်ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေရန် ဤဝန်ဆောင်မှုနှင့်ပတ်သက်သော အဓိကအချက်အလက်များ။ Zinn Hub မှ ထုတ်ပေးသည်၊ ရောင်းသူမှ မဟုတ်ပါ။
တန်ဖိုးနေရာ
Deployment Stack
MLOps ပါဝင်သည် (အဆင့်မြှင့်တင်မှုများ)
ပြီးစီးချိန်
Full-Stack AI စွမ်းရည်
သင်ရရှိမည့်အရာ
အပြည့်အစုံဖော်ပြချက်
သင်၏စက်သင်ယူမှုပုံစံသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင် ယုံကြည်စိတ်ချစွာ လည်ပတ်မှသာ တန်ဖိုးရှိသည်။ ဤဝန်ဆောင်မှုသည် သင်၏လေ့ကျင့်ထားသောပုံစံကို — သို့မဟုတ် အစမှတည်ဆောက်သည် — နှင့် သင့်အဖွဲ့၊ ဖောက်သည်များ သို့မဟုတ် စနစ်များ အမှန်တကယ်အသုံးပြုနိုင်သည့် ထုတ်လုပ်မှုအတွက် အသင့်ဖြစ်နေသော API သို့မဟုတ် full-stack application ကို ပေးပို့သည်။
သင့်တွင် Jupyter မှတ်စုစာအုပ်တွင် မော်ဒယ်တစ်ခုရှိသည်ဖြစ်စေ သို့မဟုတ် အစမှအဆုံး တည်ဆောက်ရန် လိုအပ်သည်ဖြစ်စေ ဤဝန်ဆောင်မှုသည် သုတေသနနှင့် မော်ဒယ်ဖန်တီးမှုမှ အကောင်အထည်ဖော်မှု၊ ပေါင်းစည်းမှုနှင့် လွှဲပြောင်းမှုအထိ ခရီးစဉ်အပြည့်အစုံကို အကျုံးဝင်ပါသည်။
**အဆင့်တိုင်းတွင် ပါဝင်သည်များ-**
ပက်ကေ့ချ်တိုင်းသည် သင့်အသုံးပြုမှုကိစ္စအတွက် သီးသန့်သုတေသနပြုခြင်းဖြင့် စတင်ပြီးနောက် မော်ဒယ်ဖန်တီးခြင်း သို့မဟုတ် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း၊ API ပေါင်းစပ်ခြင်း၊ အပြည့်အစုံရင်းမြစ်ကုဒ်နှင့် ရှင်းလင်းသောမော်ဒယ်မှတ်တမ်းများ ပါဝင်သည် — ထို့ကြောင့် သင်သည် မည်သည့်အခါမျှ black box နှင့် ကျန်ရစ်မည်မဟုတ်ပါ။
**Frameworks နှင့် နည်းပညာများ:**
ဖြန့်ကျက်ခြင်းကို TensorFlow Serving, FastAPI, Flask, နှင့် Django အပါအဝင် စက်မှုလုပ်ငန်းစံကိရိယာများကို အသုံးပြု၍ ကိုင်တွယ်ပါသည်။ full-stack application များအတွက်၊ front end ကို ReactJS သို့မဟုတ် React Native ဖြင့် တည်ဆောက်နိုင်ပြီး backend နှင့်အတူ ချောမွေ့သော အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို သေချာစေပါသည်။ TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, နှင့် အခြားသော ထိပ်တန်း frameworks များဖြင့် တည်ဆောက်ထားသော မော်ဒယ်များအားလုံးကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
**လုပ်ငန်းနယ်ပယ်:**
သင်ရွေးချယ်ထားသော package ပေါ်မူတည်၍ cloud deployment မှတစ်ဆင့် live hosting၊ သင်၏ inputs များ သန့်ရှင်းပြီး တသမတ်တည်းဖြစ်စေရန် data preprocessing၊ သင်၏ သီးခြားဒေတာပေါ်တွင် model စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် fine-tuning၊ တိကျမှုနှင့် ခိုင်မာမှုကို အတည်ပြုရန် model validation နှင့် testing၊ နှင့် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ထုတ်လုပ်မှုတွင် သင်၏ model ၏ အပြုအမူကို ခြေရာခံနိုင်ရန် performance monitoring တို့ ပါဝင်နိုင်သည်။
**NLP၊ ကွန်ပျူတာရူပါရုံနှင့် အခြားအရာများ-**
ယခင်ပရောဂျက်အမျိုးအစားများတွင် ရုပ်ပုံခွဲခြားခြင်း၊ သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း ပိုက်လိုင်းများ၊ ချတ်ဘော့များ၊ စာသားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ အကြံပြုချက်စနစ်များနှင့် အခြားအရာများ ပါဝင်သည်။ သင့်တွင် သီးခြားအသုံးပြုမှုကိစ္စတစ်ခုရှိပါက ၎င်းကို အော်ဒါချက်တင်သို့ ယူဆောင်လာပြီး သင်မကတိပြုမီ ဆွေးနွေးနိုင်ပါသည်။
**Full-stack စွမ်းရည်:**
အဖွဲ့သည် front-end နှင့် back-end ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု နှစ်ခုလုံးကို ကိုင်တွယ်ဆောင်ရွက်သည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ သင်သည် ချိတ်ဆက်မှုပြတ်တောက်နေသော အစိတ်အပိုင်းများ စုစည်းမှုတစ်ခုထက် ပေါင်းစပ်ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုကို ရရှိမည်ဖြစ်သည်။ MLOps အလေ့အကျင့်များ — CI/CD၊ versioning နှင့် monitoring အပါအဝင် — ကို ပိုမိုမြင့်မားသော အဆင့်များတွင် အသုံးပြုထားပြီး လွှဲပြောင်းပေးပြီးနောက်တွင် သင်၏ deployment ကို ထိန်းသိမ်းနိုင်ပြီး ချဲ့ထွင်နိုင်စေရန် ဖြစ်သည်။
**မည်သူအတွက်လဲ-**
ဤဝန်ဆောင်မှုသည် ၎င်းတို့၏ ထုတ်ကုန်တွင် AI ကို ထည့်သွင်းလိုသော စတင်လုပ်ကိုင်သူများ၊ ရှိပြီးသား မော်ဒယ်များကို လုပ်ငန်းလည်ပတ်လိုသော လုပ်ငန်းများနှင့် အထူးပြု ML အင်ဂျင်နီယာ ပံ့ပိုးမှု လိုအပ်သော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးအဖွဲ့များအတွက် သင့်လျော်ပါသည်။ သင့်ပရောဂျက်အတွက် မည်သည့်အဆင့်က သင့်လျော်သည်ကို မသေချာပါက မှာယူခြင်းမပြုမီ မက်ဆေ့ချ်ပို့ပါက အတိုင်းအတာကို ရှင်းလင်းနိုင်ပါသည်။
**လန်ဒန်၊ အင်္ဂလန်တွင် အခြေစိုက်သော** Zinn Digital အဖွဲ့သည် စစ်မှန်သော လုပ်ငန်းလိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီသော ချဲ့ထွင်နိုင်သော၊ ထိရောက်သော၊ နှင့် အနာဂတ်အတွက် အသင့်ဖြစ်နေသော AI ဖြေရှင်းချက်များကို အာရုံစိုက်၍ အေဂျင်စီအဆင့် ကျွမ်းကျင်မှုကို ပရောဂျက်တိုင်းသို့ ယူဆောင်လာပါသည်။
Zinner အရည်အသွေး အာမခံချက်
တစ်ခုချင်းစီ Zinner သည် ပလက်ဖောင်းသို့ ပေါင်းစည်းမီ သုံးသပ်ခြင်းနှင့် အတည်ပြုခြင်းခံရသည်။
အားလုံးသော ဝန်ဆောင်မှုများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ အရည်အသွေး အာမခံ ကတိဖြင့် ကျောင်းဆောင်ထားသည်။
သင်၏ ငွေပေးချေမှုသည် သင် ပို့ဆောင်ထားသော အလုပ်ကို အတည်ပြုသည်အထိ ကာကွယ်ထားသည်။
ပက်ကေ့ချ်များ နှိုင်းယှဉ်ကြည့်ပါ
| အင်္ဂါရပ် | စတင်သူ | ကျွမ်းကျင်သူ | လုပ်ငန်း |
|---|---|---|---|
| ပေးပို့ချိန် | 3 ရက် | 5 ရက် | 7 ရက် |
| ပြန်လည်ပြင်ဆင်မှုများ | 1 | 3 | 4 |
| သင်၏အသုံးပြုမှုကိစ္စနှင့် လိုအပ်ချက်များကို သုတေသနပြုခြင်း | ✓ | ✕ | ✕ |
| မော်ဒယ် ဖန်တီးခြင်း သို့မဟုတ် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ခြင်း | ✓ | ✕ | ✕ |
| API ပေါင်းစပ်မှု (FastAPI, Flask, သို့မဟုတ် Django) | ✓ | ✕ | ✕ |
| အပြည့်အစုံ source code ပါဝင်သည်။ | ✓ | ✕ | ✕ |
| မော်ဒယ်မှတ်တမ်း | ✓ | ✕ | ✕ |
| TensorFlow, PyTorch နှင့် Scikit-learn တို့ကို ပံ့ပိုးပေးသည် | ✓ | ✕ | ✕ |
| Starter ရှိ အရာအားလုံး | ✕ | ✓ | ✕ |
| တိုက်ရိုက် hosting အတွက် cloud deployment | ✕ | ✓ | ✕ |
| သန့်ရှင်းပြီး တသမတ်တည်းသော ထည့်သွင်းမှုများအတွက် ဒေတာကြိုတင်ပြင်ဆင်ခြင်း | ✕ | ✓ | ✕ |
| သင်၏ သီးခြားဒေတာပေါ်တွင် မော်ဒယ်ကို ကောင်းမွန်စွာ ချိန်ညှိခြင်း | ✕ | ✓ | ✕ |
| Full-stack application option (ReactJS သို့မဟုတ် React Native front end) | ✕ | ✓ | ✕ |
| MLOps ဗားရှင်းနှင့် CI/CD ပိုက်လိုင်း တည်ဆောက်ခြင်း | ✕ | ✓ | ✕ |
| Professional တွင် အားလုံးပါဝင်သည်။ | ✕ | ✕ | ✓ |
| တိကျမှုနှင့် ခိုင်မာမှုအတွက် မော်ဒယ်အတည်ပြုခြင်းနှင့် စမ်းသပ်ခြင်း | ✕ | ✕ | ✓ |
| ဖြန့်ကျက်ပြီးနောက် မြင်နိုင်စွမ်းအတွက် စွမ်းဆောင်ရည်စောင့်ကြည့်ရေး စနစ်ထည့်သွင်းခြင်း | ✕ | ✕ | ✓ |
| NLP သို့မဟုတ် Computer Vision pipeline (chatbot၊ ပုံရိပ်မှတ်မိခြင်း သို့မဟုတ် စာသားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း) | ✕ | ✕ | ✓ |
| ဒေတာအင်ဂျင်နီယာနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်နိုင်သော ဒက်ရှ်ဘုတ်ပေါင်းစည်းမှု | ✕ | ✕ | ✓ |
| ဖြန့်ကျက်ပြီးနောက် ပံ့ပိုးမှုနှင့် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု လမ်းညွှန်ချက် | ✕ | ✕ | ✓ |
အစုစု
ဤ Zinn နှင့် သက်ဆိုင်သည့် ရောင်းချသူ၏ လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှု ဥပမာများ
သင်၏ ML Model ကို API သို့မဟုတ် App အဖြစ် တည်ဆောက်ပြီး ဖြန့်ကျက်ပါ။
သင်၏ ML Model ကို API သို့မဟုတ် App အဖြစ် တည်ဆောက်ပြီး ဖြန့်ကျက်ပါ။
အပိုအချက်အလက်
ကျွန်ုပ်ကို ဘာကြောင့်ရွေးချယ်ရသလဲ
ကျွန်ုပ်အသုံးပြုသော ကိရိယာများ
အတွက် အကောင်းဆုံး
မကြေးမုံရဲ့ မေးခွန်းများ
နှစ်ခုလုံး အဆင်ပြေပါသည်။ လေ့ကျင့်ပြီးသား မော်ဒယ်တစ်ခုရှိပြီးသားဆိုလျှင် တိုက်ရိုက်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ အစမှစတင်မည်ဆိုပါက သုတေသနနှင့် မော်ဒယ်ဖန်တီးခြင်း အဆင့်များကို ပက်ကေ့ဂျ်တိုင်းတွင် ထည့်သွင်းထားသည် — မှာယူသည့်အခါ သင်၏အသုံးပြုမှုနှင့် ဒေတာအသေးစိတ်အချက်အလက်များကို မျှဝေပေးပါ။
TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn နှင့် အခြားသော အဓိက framework များအားလုံးကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ သင်အသုံးပြုနေသည့်အရာကို ကျွန်ုပ်တို့အား အသိပေးရုံဖြင့် ဖြန့်ကျက်မှုကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ပေးပါမည်။
API deployment သည် သင်၏ model ကို အခြား system များ သို့မဟုတ် developer များက programmatically ခေါ်ဆိုနိုင်သော endpoint အဖြစ် ထုတ်ဖော်ပြသသည်။ full-stack application သည် ReactJS သို့မဟုတ် React Native ဖြင့် တည်ဆောက်ထားသော user-facing interface ကို ထည့်သွင်းပေးထားသောကြောင့် end user များသည် browser သို့မဟုတ် mobile app မှတစ်ဆင့် model နှင့် တိုက်ရိုက် အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်နိုင်သည်။ package နှင့် လိုအပ်ချက်များပေါ်မူတည်၍ ရွေးချယ်စရာနှစ်ခုလုံး ရရှိနိုင်ပါသည်။
Cloud deployment (Professional အဆင့်မှ ရရှိနိုင်သည်) ဆိုသည်မှာ သင်၏ model နှင့် API ကို live cloud environment တွင် host လုပ်ထားခြင်းဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့ကို အင်တာနက်မှတစ်ဆင့် ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် local သို့မဟုတ် notebook-based setup နှင့် ကွဲပြားသည် — ၎င်းသည် သင်၏အသုံးပြုသူများ သို့မဟုတ် စနစ်များ ရောက်ရှိနိုင်သော စစ်မှန်သော ထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုဖြစ်သည်။
Starter package တွင် ပြန်လည်ပြင်ဆင်မှုတစ်ခု၊ Professional တွင် သုံးခုနှင့် Enterprise တွင် လေးခု ပါဝင်သည်။ ပြန်လည်ပြင်ဆင်မှုတစ်ခုသည် သဘောတူထားသော အတိုင်းအတာအတွင်း ပေးပို့ထားသော အလုပ်ကို ပြင်ဆင်ခြင်းကို အကျုံးဝင်သည် — ဥပမာအားဖြင့်၊ API endpoints များကို ချိန်ညှိခြင်း၊ preprocessing logic ကို ပြင်ဆင်ခြင်း သို့မဟုတ် model parameters များကို ပြန်လည်ပြင်ဆင်ခြင်းတို့ဖြစ်သည်။
အနည်းဆုံးအားဖြင့် သင်၏ ပရောဂျက်ဖော်ပြချက်၊ သင်၏ ရည်ရွယ်အသုံးပြုမှု၊ ရှိပြီးသား မော်ဒယ်ဖိုင်များ သို့မဟုတ် မှတ်စုစာအုပ်များ၊ နှင့် သင်နှစ်သက်သော နည်းပညာ stack (ရှိပါက) တို့ကို ဖော်ပြပါ။ သင်မျှဝေသည့် အကြောင်းအရာများ များလေလေ၊ လုပ်ငန်းစတင်နိုင်မှု ပိုမိုမြန်ဆန်လေဖြစ်သည်။ အပိုဆောင်းလိုအပ်သည့် မည်သည့်အရာကိုမဆို မှာယူမှု ချတ်မှတစ်ဆင့် တောင်းဆိုပါမည်။
ဟုတ်ကဲ့ — အထူးသဖြင့် ရှုပ်ထွေးသော သို့မဟုတ် အစိတ်အပိုင်းများစွာပါဝင်သော ပရောဂျက်များအတွက် ဖြစ်ပါသည်။ မှာယူခြင်းမပြုမီ အမြန်စကားပြောဆိုခြင်းသည် မှန်ကန်သော အဆင့်ကို အတည်ပြုရန်၊ အတိုင်းအတာကို ရှင်းလင်းရန်နှင့် မကိုက်ညီမှုများကို ရှောင်ရှားရန် ကူညီပေးပါသည်။ ဆက်သွယ်ရန်အတွက် မှာယူမှု chat ကို အသုံးပြုပါ။
ဖြန့်ချပြီးနောက် ပံ့ပိုးမှုများကို ထပ်ဆောင်းဝန်ဆောင်မှုအဖြစ် ရရှိနိုင်ပါသည်။ ၎င်းတွင် လွှဲပြောင်းပေးပြီးနောက် ဖြန့်ချထားသော မော်ဒယ် သို့မဟုတ် အပလီကေးရှင်းကို ထိန်းသိမ်းခြင်းနှင့် အပ်ဒိတ်လုပ်ခြင်းဆိုင်ရာ လမ်းညွှန်မှုများ ပါဝင်ပါသည်။ ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းမှုဆိုင်ရာ စီစဉ်မှုများအတွက် ပရောဂျက်ကာလအတွင်း ဆွေးနွေးနိုင်ပါသည်။
ဖောက်သည်များ၏ သုံးသပ်ချက်များ
ကျွန်ုပ်တို့၏ ဖောက်သည်များက Zinn အကြောင်း ဘာတွေ ပြောတွေ့ကြည့်ပါ
ဤထုတ်ကုန်ကို ဝယ်ယူထားသော လက်ခြင်းသို့ ဝင်ထားသော ဝယ်ယူသူများသာ သုံးသပ်ချက် ချန်လှပ်နိုင်ပါသည်။
အမျိုးအစားများ
Zinner မူဝါဒများ
ဆက်စပ်သော Zinns
Python တွင် စိတ်ကြိုက် Computer Vision & Deep Learning Model ကို တည်ဆောက်ပေးပါမည်။
ကျွန်ုပ်သည် Python တွင် စိတ်ကြိုက် ကွန်ပျူတာ မြင်ကွင်းနှင့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှု ဖြေရှင်းချက်ကို တည်ဆောက်ပေးပါမည်။
ကျွန်ုပ်သည် Python သို့မဟုတ် R ဖြင့် သင်၏ Machine Learning သို့မဟုတ် Deep Learning Solution ကို တည်ဆောက်ပေးပါမည်။
