ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပုံရိပ်ဖော်ခြင်း၊ အပင်ရောဂါ ရှာဖွေခြင်း သို့မဟုတ် အရာဝတ္ထု ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းအတွက် ထုတ်လုပ်မှုအတွက် အသင့်ဖြစ်နေသော deep learning model ကို ရယူပါ — စိတ်ကြိုက်တည်ဆောက်ထားပြီး၊ အတည်ပြုထားပြီး၊ အရင်းအမြစ်ကုဒ် အပြည့်အစုံဖြင့် ပေးပို့ပါသည်။
ကျွန်ုပ်သည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် Deep Learning Model တစ်ခုကို တည်ဆောက်ပေးပါမည်။
အပြည့်အစုံ source code ပါရှိသော အတည်ပြုထားသော binary classification model (ဥပမာ- ပုံမှန်နှင့် ပုံမှန်မဟုတ်သော) — သဘောတရားအထောက်အထားအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။
- သင်၏ သီးခြားပုံရိပ်ဖော်ခြင်းလုပ်ငန်းအတွက် ဒိုမိန်းသုတေသန
- အပြည့်အစုံ ဒေတာ ကြိုတင်ပြင်ဆင်မှု ပိုက်လိုင်း
- စိတ်ကြိုက်မော်ဒယ်ဒီဇိုင်း (CNN / transfer learning backbone)
- မော်ဒယ်လေ့ကျင့်မှု၊ အတည်ပြုခြင်းနှင့် စမ်းသပ်ခြင်း
- ပိုမိုကောင်းမွန်သော တိကျမှုအတွက် Fine-tuning
- ပြီးပြည့်စုံသော source code ပေးပို့ပြီး
Silver ရှိ အရာအားလုံးအပြင် အသေးစိတ် မော်ဒယ်မှတ်တမ်း — ဖြေရှင်းချက်ကို ထိန်းသိမ်းရန်၊ လွှဲပြောင်းရန် သို့မဟုတ် တည်ဆောက်ရန် လိုအပ်သည့် အဖွဲ့များအတွက်။
- Silver အဆင့် ပေးပို့နိုင်သော အရာများအားလုံး ပါဝင်သည်
- မျိုးစုံသော အတန်းအစား ခွဲခြားခြင်း သို့မဟုတ် ထောက်လှမ်းခြင်း လုပ်ငန်းများကို ပံ့ပိုးပေးသည်
- အဆင့်မြင့် ဗိသုကာရွေးချယ်မှု (YOLOv8, UNet, ResNet, EfficientNet, စသည်ဖြင့်)
- ပြည့်စုံသော မော်ဒယ်မှတ်တမ်း (ဗိသုကာ၊ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်၊ မက်ထရစ်များ)
- အတည်ပြုခြင်း မက်ထရစ်များပါရှိသော စွမ်းဆောင်ရည် အစီရင်ခံစာကို ကောင်းမွန်အောင် ချိန်ညှိထားသည်
- ပြီးပြည့်စုံသော source code ပေးပို့ပြီး
ပြီးပြည့်စုံသော end-to-end ဖြေရှင်းချက်- လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်၊ မှတ်တမ်း၊ cloud deployment နှင့် API ပေါင်းစည်းမှု — သင်၏ application မှ ခေါ်ဆိုရန် အသင့်ဖြစ်နေပါပြီ။
- Gold အဆင့် ပေးပို့နိုင်သော အရာများအားလုံး ပါဝင်သည်။
- ရှုပ်ထွေးသော ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ထောက်လှမ်းခြင်း ပိုက်လိုင်းများကို ပံ့ပိုးပေးသည် (Mask RCNN, UNet, YOLO)
- ဖြန့်ချိပြီးနောက် စွမ်းဆောင်ရည် စောင့်ကြည့်ရေး စနစ်ထည့်သွင်းခြင်း
- လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို cloud တွင် ဖြန့်ကျက်ခြင်း
- REST API ပေါင်းစည်းမှုကြောင့် မော်ဒယ်ကို သင့်ထုတ်ကုန်မှ ခေါ်ဆိုနိုင်သည်
- ပြီးပြည့်စုံသော source code နှင့် အပြည့်အစုံသော စာရွက်စာတမ်းများ ပေးပို့ပြီး
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
မော်ဒယ်အမျိုးအစား
အသုံးပြုထားသော Framework များ
ဖြန့်ကျက်ရန် အသင့်ဖြစ်နေပါပြီ
ပေးပို့နိုင်သော ပစ္စည်းများ ပါဝင်သည်
သင်ရရှိမည့်အရာ
အပြည့်အစုံဖော်ပြချက်
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သော၊ အပင်ရောဂါကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ထောက်လှမ်းနိုင်သော သို့မဟုတ် ပုံများနှင့် ဗီဒီယိုစီးကြောင်းများတစ်လျှောက် အရာဝတ္ထုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သော တိကျမှန်ကန်ပြီး အသုံးပြုရန် အသင့်ဖြစ်နေသော AI မော်ဒယ်တစ်ခု လိုအပ်ပါက ဤဝန်ဆောင်မှုသည် သင့်၏ သီးခြားပြဿနာအတွက် အစမှအဆုံး တည်ဆောက်ထားသည့် ထိုအရာကို အတိအကျ ပေးစွမ်းပါသည်။
သင်သည် သုတေသီတစ်ဦး၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု နည်းပညာ စတင်လုပ်ကိုင်သူ၊ စိုက်ပျိုးရေးနည်းပညာကုမ္ပဏီ သို့မဟုတ် AI-စွမ်းအင်သုံး ထုတ်ကုန်တစ်ခုကို ပုံစံထုတ်နေသည့် အင်ဂျင်နီယာတစ်ဦးဖြစ်စေ၊ ယုံကြည်စိတ်ချရသော နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှု ပိုက်လိုင်းသည် အရာအားလုံး၏ အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်တစ်ခုသာမက တိကျမှန်ကန်မှုအတွက် တင်းကျပ်စွာ အတည်ပြုထားသော၊ ကောင်းမွန်စွာ ချိန်ညှိထားသော၊ သင်အမှန်တကယ် အသုံးပြုနိုင်သည့် သန့်ရှင်းပြီး ကောင်းမွန်စွာ ဖွဲ့စည်းထားသော ရင်းမြစ်ကုဒ်ဖြင့် လွှဲပြောင်းပေးထားသော မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
**အဆင့်တိုင်းတွင် ပါဝင်သောအရာများ**
လုပ်ငန်းတိုင်းသည် သင့်သီးခြားအသုံးပြုမှုကိစ္စအတွက် ဒိုမိန်းသုတေသနပြုခြင်းဖြင့် စတင်သည်။ ၎င်းသည် X-ray တွေ့ရှိချက်များကို binary ခွဲခြားခြင်း၊ MRI scan များကို multi-class ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း သို့မဟုတ် ဗီဒီယိုဖိုင်များတွင် အချိန်နှင့်တပြေးညီ အရာဝတ္ထုများကို ရှာဖွေခြင်း ဖြစ်နိုင်သည်။ ထိုမှတစ်ဆင့် လုပ်ငန်းအစီအစဉ်သည် ဒေတာများကို အပြည့်အဝ ကြိုတင်ပြင်ဆင်ခြင်း၊ စိတ်ကြိုက် neural network ဒီဇိုင်း (CNN, RNN, GAN ဗိသုကာများ သင့်လျော်သလို)၊ ResNet, EfficientNet, MobileNet ကဲ့သို့သော သက်သေပြပြီးသား ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော backbones များမှ transfer learning ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် YOLOv8, UNet, SSD, Mask RCNN အပါအဝင် ခေတ်မီသော frameworks များဖြင့် လေ့ကျင့်ပေးခြင်းတို့ကို လွှမ်းခြုံထားသည်။ မော်ဒယ်တိုင်းကို ပေးပို့ခြင်းမပြုမီ စစ်ဆေးပြီး စမ်းသပ်ပြီးဖြစ်ကာ သင့်ဒေတာအစုံတွင် စွမ်းဆောင်ရည်ကို အမြင့်ဆုံးမြှင့်တင်ရန် fine-tuning ပြုလုပ်ထားသည်။
**အဆင့်သုံးဆင့်ကို တစ်ချက်ကြည့်လိုက်ပါ**
အစအဆင့်သည် ခိုင်မာပြီး အတည်ပြုထားသော binary classification model ကို ပေးစွမ်းသည် — သဘောတရားအထောက်အထား သို့မဟုတ် ပုံမှန်နှင့် ပုံမှန်မဟုတ်သော ထောက်လှမ်းခြင်းကဲ့သို့သော အာရုံစိုက်ထားသော ရောဂါရှာဖွေရေးလုပ်ငန်းအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။ စံအဆင့်သည် ပြည့်စုံသော model documentation ကို ထပ်ပေါင်းထည့်ထားသောကြောင့် သင့်အဖွဲ့သည် ပေးပို့ပြီးသားအရာများကို နားလည်နိုင်၊ ထိန်းသိမ်းနိုင်ပြီး တည်ဆောက်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ အပြည့်အဝအဆင့်သည် စွမ်းဆောင်ရည်စောင့်ကြည့်ခြင်း၊ cloud deployment နှင့် API ပေါင်းစည်းခြင်းတို့ကို ထပ်ပေါင်းထည့်ထားသောကြောင့် model သည် လေ့ကျင့်ပေးထားရုံသာမက သင့် application မှ တိုက်ရိုက်ခေါ်ဆိုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
**လျှောက်လွှာနယ်ပယ်များ**
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပုံရိပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း (X-ray, MRI, CT scan ခွဲခြားခြင်း၊ ထောက်လှမ်းခြင်းနှင့် ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်း)၊ တိကျသော စိုက်ပျိုးရေးအတွက် အပင်ရောဂါ ထောက်လှမ်းခြင်း၊ ပုံများ၊ ဗီဒီယိုများနှင့် တိုက်ရိုက်ကင်မရာစီးကြောင်းများတွင် အရာဝတ္ထု ထောက်လှမ်းခြင်းနှင့် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း။
**ဒါက ဘယ်သူ့အတွက်လဲ**
ပေါင်းစည်းရန် အသင့်ဖြစ်နေသော စိစစ်ပြီး AI မော်ဒယ် လိုအပ်သည့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု နည်းပညာအဖွဲ့များ။ တင်းကျပ်စွာ စမ်းသပ်ထားသော ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း သို့မဟုတ် အပိုင်းပိုင်းခွဲခြားခြင်း ပိုက်လိုင်း လိုအပ်သည့် သုတေသီများ။ စမတ်ကျသော သီးနှံစောင့်ကြည့်ရေး ကိရိယာများ တည်ဆောက်နေသည့် စိုက်ပျိုးရေး-နည်းပညာ တီထွင်သူများ။ အခြေခံအဆောက်အအုံကို အစမှအဆုံး တည်ဆောက်စရာမလိုဘဲ အဆုံးမှအဆုံး AI ဖြေရှင်းချက် လိုချင်သည့် အင်ဂျင်နီယာများနှင့် ထုတ်ကုန်အဖွဲ့များ။
မော်ဒယ်တိုင်းကို source code အပြည့်အစုံဖြင့် ပေးပို့ပါသည်။ black box များမရှိပါ — တည်ဆောက်ထားသည့်အရာအားလုံးကို သင်ပိုင်ဆိုင်ပါသည်။
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 | ငွေရောင် — Binary Classifier | ရွှေ — မှတ်တမ်းတင်ထားသော မော်ဒယ် | ပလက်တီနမ် — ဖြန့်ကျက်ပြီး ပေါင်းစပ်ထားသည်။ |
|---|---|---|---|
| ပေးပို့ချိန် | 3 ရက် | 6 ရက် | 10 ရက် |
| ပြန်လည်ပြင်ဆင်မှုများ | အကန့်အသတ်မရှိ | အကန့်အသတ်မရှိ | အကန့်အသတ်မရှိ |
| သင်၏ သီးခြားပုံရိပ်ဖော်ခြင်းလုပ်ငန်းအတွက် ဒိုမိန်းသုတေသန | ✓ | ✕ | ✕ |
| DA/DR 70+ ရှိသော စစ်မှန်သော၊ အသွားအလာများသော၊ spam-free ဝဘ်ဆိုဒ်များမှ နယ်ပယ်နှင့်သက်ဆိုင်သော၊ လူသားများရေးသားထားသော ဧည့်ပို့စ် backlink များကို ရယူပါ။ လန်ဒန်အခြေစိုက် SEO... | ✓ | ✕ | ✕ |
| စိတ်ကြိုက်မော်ဒယ်ဒီဇိုင်း (CNN / transfer learning backbone) | ✓ | ✕ | ✕ |
| မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေး၊ အတည်ပြုခြင်းနှင့် စမ်းသပ်ခြင်း | ✓ | ✕ | ✕ |
| အကောင်းဆုံးတိကျမှုအတွက် ညှိနှိုင်းခြင်း | ✓ | ✕ | ✕ |
| ပြီးပြည့်စုံသော source code ပေးပို့ပြီး | ✓ | ✓ | ✕ |
| Silver အဆင့် ပေးပို့နိုင်သော အရာများအားလုံး ပါဝင်သည်။ | ✕ | ✓ | ✕ |
| မျိုးစုံသော အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း သို့မဟုတ် ထောက်လှမ်းခြင်း လုပ်ငန်းများကို ပံ့ပိုးပေးသည် | ✕ | ✓ | ✕ |
| အဆင့်မြင့် ဗိသုကာရွေးချယ်မှု (YOLOv8, UNet, ResNet, EfficientNet, etc.) | ✕ | ✓ | ✕ |
| ပြည့်စုံသော မော်ဒယ်မှတ်တမ်း (ဗိသုကာ၊ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်၊ မက်ထရစ်) | ✕ | ✓ | ✕ |
| အတည်ပြုခြင်း မက်ထရစ်များပါရှိသော ကောင်းမွန်စွာ ချိန်ညှိထားသော စွမ်းဆောင်ရည် အစီရင်ခံစာ | ✕ | ✓ | ✕ |
| Gold အဆင့် ပေးပို့နိုင်သော အရာများအားလုံး ပါဝင်သည် | ✕ | ✕ | ✓ |
| ရှုပ်ထွေးသော segmentation နှင့် detection pipelines (Mask RCNN, UNet, YOLO) များကို ပံ့ပိုးပေးသည် | ✕ | ✕ | ✓ |
| ဖြန့်ချပြီးနောက် စွမ်းဆောင်ရည်စောင့်ကြည့်မှု စနစ်ထည့်သွင်းခြင်း | ✕ | ✕ | ✓ |
| လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို cloud တွင် ဖြန့်ကျက်ခြင်း | ✕ | ✕ | ✓ |
| သင့်ထုတ်ကုန်မှ မော်ဒယ်ကို ခေါ်ဆိုနိုင်စေရန် REST API ပေါင်းစပ်မှု | ✕ | ✕ | ✓ |
| ပြီးပြည့်စုံသော source code နှင့် အပြည့်အစုံသော စာရွက်စာတမ်းများကို ပေးပို့သည် | ✕ | ✕ | ✓ |
အစုစု
ဤ Zinn နှင့် သက်ဆိုင်သည့် ရောင်းချသူ၏ လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှု ဥပမာများ
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် Deep Learning Model တစ်ခု တည်ဆောက်ပါ
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် Deep Learning Model တစ်ခု တည်ဆောက်ပါ
အပိုအချက်အလက်
ကျွန်ုပ်ကို ဘာကြောင့်ရွေးချယ်ရသလဲ
ကျွန်ုပ်အသုံးပြုသော ကိရိယာများ
အတွက် အကောင်းဆုံး
မကြေးမုံရဲ့ မေးခွန်းများ
သင့်လုပ်ငန်းနှင့် သက်ဆိုင်သော တံဆိပ်တပ်ထားသော ရုပ်ပုံများ သို့မဟုတ် ဗီဒီယိုဒေတာ (ဥပမာ- ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသော ဓာတ်မှန်များ၊ မှတ်စုပြုထားသော အပင်ရောဂါပုံများ) ကို ပံ့ပိုးပေးရန် လိုအပ်ပါသည်။ သင့်ဒေတာအစုံသည် ကိုယ်စားပြုမှု ပိုများလေ၊ မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည် ပိုမိုအားကောင်းလေဖြစ်သည်။ သင့်ဒေတာကို ရှင်းလင်းရန် သို့မဟုတ် ပုံစံပြောင်းရန် လိုအပ်ပါက ဒေတာကြိုတင်ပြင်ဆင်ခြင်းကို အဆင့်တိုင်းတွင် ထည့်သွင်းထားပါသည်။
မှာယူမှုပြုလုပ်သည့်အခါ သင်၏ ပရောဂျက်အသေးစိတ်အချက်အလက်များတွင် ဤအရာကို ဖော်ပြပါ။ အတိုင်းအတာပေါ်မူတည်၍ လူသိရှင်ကြားရရှိနိုင်သော ဒေတာအစုံများနှင့် အလုပ်လုပ်ရန် သို့မဟုတ် မှာယူမှုချတ်မှတစ်ဆင့် မှတ်စုပြုခြင်းလိုအပ်ချက်များကို ဆွေးနွေးရန် ဖြစ်နိုင်သည်။
ဗိသုကာရွေးချယ်မှုသည် သင်၏တိကျသောလုပ်ငန်းပေါ်တွင် မူတည်သည်။ Frameworks နှင့် models များတွင် YOLOv8, UNet, Mask RCNN, SSD တို့သည် ထောက်လှမ်းခြင်းနှင့် ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းအတွက်ဖြစ်ပြီး ResNet, EfficientNet, နှင့် MobileNet တို့သည် transfer learning မှတစ်ဆင့် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက်ဖြစ်သည်။ အသင့်တော်ဆုံးကို သုတေသနအဆင့်တွင် ရွေးချယ်သည်။
ဟုတ်ကဲ့ — အဆင့်တိုင်းတွင် အပြည့်အစုံ source code ပါဝင်ပါသည်။ ပေးပို့သည့်အရာအားလုံးကို သင်ပိုင်ဆိုင်ပြီး Gold နှင့် Platinum အဆင့်များတွင် ဗိသုကာပညာနှင့် ၎င်းကိုအသုံးပြုပုံကို ရှင်းပြသည့် စာရွက်စာတမ်းများလည်း ပါဝင်သည်။
Platinum အဆင့်တွင် လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို cloud ပတ်ဝန်းကျင်သို့ ဖြန့်ကျက်ခြင်းနှင့် REST API ကို တည်ဆောက်ခြင်းတို့ ပါဝင်သောကြောင့် မော်ဒယ်ကို ပြင်ပအပလီကေးရှင်းမှ ခေါ်ဆိုနိုင်သည်။ မှာယူသည့်အခါ သင်နှစ်သက်သော cloud ပံ့ပိုးသူ သို့မဟုတ် ပတ်ဝန်းကျင်အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ပေးပါ။
အကန့်အသတ်မဲ့ ပြင်ဆင်မှုများကို အဆင့်အားလုံးတွင် ထည့်သွင်းထားသည်။ ပြင်ဆင်မှုများတွင် သင်၏ တုံ့ပြန်ချက်အပေါ် အခြေခံ၍ မော်ဒယ်ဖွဲ့စည်းပုံ၊ လေ့ကျင့်ရေး ကန့်သတ်ချက်များ သို့မဟုတ် အထွက်ဖော်မတ်ကို ချိန်ညှိခြင်းတို့ ပါဝင်သည် — ၎င်းတို့တွင် ဒေတာအသစ်ပေးခြင်း သို့မဟုတ် ပြဿနာနယ်ပယ်ကို လုံးဝပြောင်းလဲခြင်းတို့ မပါဝင်ပါ။
ရင်းမြစ်ကုဒ်ကို Python scripts သို့မဟုတ် notebooks (deep learning workflows အတွက် စံနှုန်း) အဖြစ် ပေးပို့ပါသည်။ မော်ဒယ်အလေးချိန်များနှင့် အခြားဖိုင်များကို cloud link မှတစ်ဆင့် ပေးပို့ပါသည်။ မှတ်တမ်းများကို သက်ဆိုင်ရာနေရာများတွင် စာဖြင့်ရေးသားထားသော အစီရင်ခံစာအဖြစ် ပေးပါသည်။
ဖောက်သည်များ၏ သုံးသပ်ချက်များ
ကျွန်ုပ်တို့၏ ဖောက်သည်များက Zinn အကြောင်း ဘာတွေ ပြောတွေ့ကြည့်ပါ
ထူးချွန်သော ကုဒ်ရေးသားခြင်း
ကောင်းပါတယ်။
အလုပ်ကောင်းပြီး ဂရုတစိုက်ရှိသည်
ဤထုတ်ကုန်ကို ဝယ်ယူထားသော လက်ခြင်းသို့ ဝင်ထားသော ဝယ်ယူသူများသာ သုံးသပ်ချက် ချန်လှပ်နိုင်ပါသည်။
အမျိုးအစားများ
Zinner မူဝါဒများ
ဆက်စပ်သော Zinns
သင့်အသုံးပြုမှုအတွက် Reinforcement Learning Agent ကို ကျွန်ုပ် ဒီဇိုင်းဆွဲပြီး တည်ဆောက်ပေးပါမည်။
ကျွန်ုပ်သည် FastAPI Deployment ဖြင့် စိတ်ကြိုက် AI/ML Model တစ်ခုကို တည်ဆောက်ပေးပါမည်။
သင့်ပရောဂျက်အတွက် AI, Python & Data Science Solutions များကို ကျွန်ုပ်တည်ဆောက်ပေးပါမည်။
