0
तपाईंको कार्ट
0
Zinn Hub
0
तपाईंको कार्ट
0

एक नजरमा

तपाईंलाई निर्णय गर्न मद्दत गर्न यस सेवाको बारेमा मुख्य विवरणहरू। Zinn Hub द्वारा उत्पन्न, विक्रेता द्वारा होइन।

मोडेल डेलिभरी स्कोप

मोडलिङ मात्र (कागजात वा डिप्लोयमेन्ट छैन)
आधारभूत प्याकेजले अनुसन्धान र पूर्वप्रशोधन सहित प्रशिक्षित मोडेल स्रोत कोड प्रदान गर्दछ, तर कागजात र क्लाउड डिप्लोयमेन्ट उच्च अपग्रेड टियरका लागि आरक्षित छन्।

फ्रेमवर्क कभरेज

PyTorch, TensorFlow, Keras + Docker & AWS
परियोजनाहरू प्रमुख डीप लर्निङ फ्रेमवर्कहरूमा बनाइएका छन् जसमा AWS मार्फत वैकल्पिक क्लाउड डिप्लोयमेन्ट र प्रिमियम अपग्रेडमा डकर मार्फत कन्टेनरराइजेसन उपलब्ध छ।

विशेषज्ञताको गहिराइ

CV, NLP, वस्तु पत्ता लगाउने र विभाजन
कभरेजमा YOLOv8, SAM, ViT, BERT, GPT र क्लासिक ML क्लासिफायरहरू समावेश छन् — एकल संलग्नता भित्र कम्प्युटर भिजन र भाषा मोडेल कार्यहरू दुवैका लागि उपयुक्त।

अपग्रेड अनलक मार्ग

बुस्टबाट फाइन-ट्यूनिङ र प्रमाणीकरण | प्रिमियममा पूर्ण परिनियोजन
मोडेल प्रमाणीकरण, फाइन-ट्युनिङ र डकुमेन्टेसन बुस्ट टियरमा उपलब्ध हुन्छ; API एकीकरण, क्लाउड डिप्लोयमेन्ट र कार्यसम्पादन अनुगमन 30-दिने प्रिमियम टियरमा मात्र अनलक हुन्छ।

तपाईंले के प्राप्त गर्नुहुनेछ

ढाँचाहरू:
स्रोत फाइलहरू
लिखित रिपोर्ट
क्लाउड लिंक
वितरण विधि:
अर्डर प्रबन्धक
नोटहरू: सबै पाइथन स्रोत कोड र परियोजना फाइलहरू अर्डर प्रबन्धक मार्फत डेलिभर गरिन्छ। तपाईंको टियरको आधारमा, डेलिभरीमा लिखित मोडेल कागजात, प्रमाणीकरण परिणामहरू र डिप्लोयमेन्ट कन्फिगरेसन फाइलहरू पनि समावेश हुन सक्छन्। क्लाउड डिप्लोयमेन्ट (पूर्ण टियर) को लागि, पहुँच विवरणहरू अर्डर च्याट मार्फत सुरक्षित रूपमा साझेदारी गरिनेछ।

पूर्ण विवरण

यदि तपाईंको व्यवसाय वा अनुसन्धानलाई भरपर्दो, राम्रोसँग इन्जिनियर गरिएको मेसिन लर्निङ, डीप लर्निङ वा कम्प्युटर भिजन समाधान चाहिन्छ — जुन पहिलो पटक सही रूपमा बनाइएको छ — तपाईं सही ठाउँमा हुनुहुन्छ।

यो सेवाले AI विषयहरूको विस्तृत दायरामा एन्ड-टु-एन्ड पाइथन मोडेल विकास प्रदान गर्दछ: YOLOv8 र SAM प्रयोग गरेर वस्तु पत्ता लगाउने र छवि विभाजन, SVM, Random Forest, Decision Trees र Naive Bayes सँग वर्गीकरण र क्लस्टरिंग, समय श्रृंखला विश्लेषण, विसंगति पत्ता लगाउने, NLP, र ViT, BERT, GPT र Hugging Face मोडेलहरू सहित ट्रान्सफर्मर-आधारित आर्किटेक्चरहरू। तपाईंलाई कुनै विचार प्रमाणित गर्न MVP चाहिन्छ वा पूर्ण रूपमा डिप्लोय गरिएको API-समर्थित प्रणाली, तलका तीन तहहरूमा दायरा कभर गरिएको छ।

**प्रवेश स्तरमा तपाईंले के प्राप्त गर्नुहुन्छ:**
तपाईंको समस्या डोमेनमा गहन अनुसन्धान, सफा डेटा पूर्वप्रशोधन, मोडेल वास्तुकला डिजाइन र सिर्जना, र सबै स्रोत कोड सहितको पूर्ण कार्यशील पाइथन मोडेल — 7 दिन भित्र 3 संशोधनका साथ डेलिभर गरिनेछ।

**मानक स्तरमा स्तरोन्नति गर्दा** सुधारिएको शुद्धताका लागि मोडेलको फाइन-ट्युनिङ, कडा मोडेल प्रमाणीकरण र परीक्षण, लिखित मोडेल कागजात, र १४-दिने विन्डोमा 5 संशोधनहरू थपिन्छ — जुन प्रदर्शन र हस्तान्तरण स्पष्टता महत्त्वपूर्ण हुने परियोजनाहरूका लागि आदर्श हो।

**पूर्ण टियर** ले पूर्ण अन्त-देखि-अन्त प्याकेज ल्याउँछ: मानकमा सबै कुरा प्लस क्लाउड डिप्लोयमेन्ट (AWS), फ्लास्क मार्फत API एकीकरण, प्रदर्शन निगरानी, ​​र 30-दिने संलग्नतामा 8 संशोधनहरू — उत्पादन-तयार प्रणालीहरूको लागि सही छनौट।

**यो कसका लागि हो:**
— AI-संचालित उत्पादन वा MVP निर्माण गर्ने स्टार्टअपहरू
— भरपर्दो मोडेल कार्यान्वयन आवश्यक पर्ने अनुसन्धानकर्ताहरू
— भिजुअल निरीक्षण, कागजात प्रशोधन वा डेटा वर्गीकरण स्वचालित गर्ने व्यवसायहरू
— मोडलिङ तह ह्यान्डल गर्न विशेषज्ञ आवश्यक पर्ने विकासकर्ताहरू

**यो विक्रेतासँग किन काम गर्ने:**
यो लन्डनमा आधारित मेसिन लर्निङ र कम्प्युटर भिजन इन्जिनियरको काम हो जससँग 3 वर्षको व्यावसायिक इन्जिनियरिङ अनुभव, 2 वर्ष ML अनुसन्धानकर्ताको रूपमा, र मेडिकल इमेज सेगमेन्टेशनमा Q1 जर्नलमा एक सहकर्मी-समीक्षा गरिएको प्रकाशन छ। विभिन्न उद्योगहरू र समस्या प्रकारहरूमा 50 भन्दा बढी फ्रीलान्स ML परियोजनाहरू पूरा भएका छन्। प्रयोग गरिएका उपकरणहरूमा PyTorch, TensorFlow, Keras, Flask, Docker र AWS समावेश छन्।

कृपया आफ्नो अर्डर राख्नु अघि सन्देश पठाउनुहोस् ताकि दायरा पुष्टि गर्न सकियोस् र तपाईंको आवश्यकता अनुसार सही टियर चयन गर्न सकियोस्।

Zinner गुणस्तर ग्यारेन्टी

✓
प्रमाणित पेशेवर
प्लेटफर्ममा सामेल हुनु अघि प्रत्येक Zinner को समीक्षा र अनुमोदन गरिन्छ।
✓
गुणस्तरीय कामको ग्यारेन्टी
सबै सेवाहरू हाम्रो गुणस्तर आश्वासन प्रतिबद्धताद्वारा समर्थित छन्।
✓
सुरक्षित भुक्तानी
तपाईंले डेलिभर गरिएको काम अनुमोदन नगरेसम्म तपाईंको भुक्तानी सुरक्षित छ।

प्याकेजहरू तुलना गर्नुहोस्

विशेषतास्टार्टर मोडेलमानक मोडेलपूर्ण उत्पादन निर्माण
वितरण समय7 दिन14 दिन30 दिन
पुनरावलोकनहरू358
समस्या अनुसन्धान र दृष्टिकोण स्कोपिंग✓✕✕
डाटा पूर्वप्रशोधन र तयारी✓✕✕
मोडेल वास्तुकला डिजाइन र सिर्जना✓✕✕
पूर्ण पाइथन स्रोत कोड डेलिभर गरियो✓✕✕
3 संशोधनका राउन्डहरू✓✕✕
ML, DL र CV प्रयोगका केसहरू समेट्छ✓✕✕
स्टार्टर मोडेलमा सबै कुरा✕✓✕
सुधारिएको शुद्धताका लागि मोडेल फाइन-ट्यूनिङ✕✓✕
मोडेल प्रमाणीकरण र परीक्षण सुइट✕✓✕
लिखित मोडेल कागजात✕✓✕
5 संशोधनका राउन्डहरू✕✓✕
१४-दिने डेलिभरी विन्डो✕✓✕
मानक मोडेलमा सबै कुरा✕✕✓
AWS मा क्लाउड डिप्लोयमेन्ट✕✕✓
Flask API एकीकरण✕✕✓
कार्यसम्पादन निगरानी सेटअप✕✕✓
8 संशोधनका राउन्डहरू✕✕✓
जटिल निर्माणका लागि 30-दिने डेलिभरी विन्डो✕✕✓

पोर्टफोलियो

यस Zinn सँग सम्बन्धित विक्रेताको कामको उदाहरणहरू।

आफ्नो डीप लर्निङ वा कम्प्युटर भिजन पाइथन परियोजना बनाउनुहोस्

आफ्नो डीप लर्निङ वा कम्प्युटर भिजन पाइथन परियोजना बनाउनुहोस्

अतिरिक्त जानकारी

मलाई किन छान्नुहोस्

अनुभव:3+ वर्ष मेसिन लर्निङ र कम्प्युटर भिजन इन्जिनियरको रूपमा; 2 वर्ष एमएल अनुसन्धानकर्ताको रूपमा
पूरा भएका परियोजनाहरू:50+ फ्रीलान्स ML र CV परियोजनाहरू डेलिभर गरियो
प्रकाशित अनुसन्धान:चिकित्सा छवि विभाजनमा पियर-रिव्युड Q1 जर्नल प्रकाशन
स्थान:लन्डन, इङ्गल्याण्डमा आधारित

मैले प्रयोग गर्ने उपकरणहरू

गहिरो शिक्षा फ्रेमवर्कहरू:PyTorch, TensorFlow, Keras
कम्प्युटर भिजन:YOLOv8, SAM, OpenCV
NLP र ट्रान्सफर्मरहरू:हगिङ फेस, BERT, GPT, ViT
डिप्लोयमेन्ट र पूर्वाधार:फ्लास्क एपीआई, डकर, AWS

यसका लागि उपयुक्त

आदर्श ग्राहकहरू:AI-संचालित उत्पादनहरू वा MVPs निर्माण गर्ने स्टार्टअपहरू, भरपर्दो मोडेल कार्यान्वयन चाहिने अनुसन्धानकर्ताहरू, भिजुअल वा डेटा कार्यप्रवाहहरू स्वचालित गर्ने व्यवसायहरू, विशेषज्ञ मोडलिङ तह चाहिने विकासकर्ताहरू
प्रयोगका केसहरू:वस्तु पत्ता लगाउने र विभाजन, छवि वर्गीकरण, समय श्रृंखला पूर्वानुमान, विसंगति पत्ता लगाउने, NLP र पाठ वर्गीकरण, सिफारिस प्रणाली, AI-संचालित खोज

बारम्बार सोधिने प्रश्नहरू

हो — कृपया पहिले सन्देश पठाउनुहोस्। प्रत्येक ML परियोजनाको अद्वितीय आवश्यकताहरू हुन्छन् र काम सुरु गर्नु अघि सही टियर पुष्टि गर्न, तपाईंको डेटासेट स्पष्ट गर्न र अपेक्षित आउटपुट परिभाषित गर्न महत्त्वपूर्ण छ। यसले स्कोप बेमेलबाट बच्न र डेलिभरीलाई सहज राख्छ।

तपाईंले आफ्नो कच्चा डेटासेट प्रदान गर्नुपर्छ वा तपाईंसँग उपलब्ध डेटाको वर्णन गर्नुपर्छ, साथै तपाईंले समाधान गर्न चाहेको समस्याको स्पष्ट विवरण (जस्तै छविहरू वर्गीकरण गर्ने, वस्तुहरू पत्ता लगाउने, समय श्रृंखलाको भविष्यवाणी गर्ने)। यदि तपाईंको डेटालाई महत्त्वपूर्ण सफाई वा स्रोतको आवश्यकता छ भने, कृपया यसलाई योजनामा ​​समावेश गर्न सकियोस् भनेर अग्रिम उल्लेख गर्नुहोस्।

स्टार्टर टियर अवधारणाको प्रमाण कार्य वा परियोजनाहरूका लागि उपयुक्त छ जहाँ तपाईंलाई केवल एक कार्यशील मोडेल र स्रोत कोड चाहिन्छ। तपाईंलाई आफ्ना विकासकर्ताहरूलाई हस्तान्तरण गर्न तयार, प्रमाणित, दस्तावेज गरिएको मोडेल आवश्यक पर्दा मानक उत्तम हुन्छ। पूर्ण उत्पादन टियर क्लाउड होस्टिङ, एक API एन्डपोइन्ट र निगरानी सहित लाइभ हुन आवश्यक पर्ने परियोजनाहरूका लागि हो।

प्राथमिक गहिरो शिक्षा फ्रेमवर्कहरू PyTorch, TensorFlow र Keras हुन्। API हरू Flask सँग बनाइएका छन्। कन्टेनरकरणले Docker प्रयोग गर्दछ र क्लाउड डिप्लोयमेन्ट AWS मा छ। कम्प्युटर भिजन कार्यले YOLOv8, SAM र मानक OpenCV-आधारित पाइपलाइनहरू प्रयोग गर्दछ। NLP र ट्रान्सफर्मर कार्यले Hugging Face प्रयोग गर्दछ।

संशोधनहरूले मूल सहमतिको दायरा भित्र मोडेल, कोड, वा आउटपुटहरूमा गरिएका समायोजनहरूलाई समेट्छ। प्रत्येक टियरमा निश्चित संख्यामा संशोधन राउन्डहरू (क्रमशः 3, 5 वा 8) समावेश हुन्छन्। यदि तपाईंलाई थप राउन्डहरू चाहिन्छ भने, अतिरिक्त संशोधन राउन्ड एड-अन खरिद गर्न सकिन्छ।

तपाईंले पूर्ण Python स्रोत कोड र कुनै पनि सम्बन्धित फाइलहरू प्राप्त गर्नुहुन्छ। तपाईंको टियरमा निर्भर गर्दै, यसमा मोडेल कागजात, प्रमाणीकरण रिपोर्टहरू, डिप्लोयमेन्ट कन्फिगरेसन फाइलहरू र API कोड पनि समावेश हुन सक्छ। सबै कुरा अर्डर प्रबन्धक मार्फत डेलिभर गरिन्छ।

हो। यदि तपाईंसँग अवस्थित पाइपलाइन, डेटासेट वा आंशिक कोडबेस छ भने, कृपया आफ्नो अर्डर गर्दा सान्दर्भिक विवरणहरू साझा गर्नुहोस्। अवस्थित कोडसँग एकीकरण सम्भव छ — केवल सन्दर्भ स्पष्ट रूपमा वर्णन गर्नुहोस् ताकि दृष्टिकोण तदनुसार योजनाबद्ध गर्न सकिन्छ।

हो। विक्रेताको पृष्ठभूमि मेडिकल इमेज सेगमेन्टेसनमा Q1 जर्नल प्रकाशनसहितको ML अनुसन्धानकर्ताको रूपमा छ, त्यसैले शैक्षिक कठोरता र अनुसन्धान-ग्रेड मोडेल विकास राम्रोसँग सम्भव छ। कृपया आफ्नो आवश्यकताहरूमा अनुसन्धान सन्दर्भ वर्णन गर्नुहोस्।

ग्राहक समीक्षाहरू

हाम्रा ग्राहकहरूले यस Zinn बारे के भन्छन् हेर्नुहोस्

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

शक्तिशाली रचनात्मक टीम। पूर्णताको लागि अथक खोज

नील साँच्चै उत्कृष्ट हुनुहुन्छ। उहाँले मेरा सबै अपेक्षाहरू पूरा मात्र गर्नुभएन, उहाँले तिनीहरूलाई पार गर्नुभयो। सुरुदेखि नै, उहाँसँगको सञ्चार सहज र सरल थियो। उहाँले मेरा आवश्यकताहरू राम्ररी बुझ्न समय लिनुभयो र सम्पूर्ण प्रक्रिया स्पष्ट रूपमा व्याख्या गर्नुभयो। यद्यपि, मलाई सबैभन्दा बढी प्रभावित पार्ने कुरा उहाँको कामको गुणस्तर थियो। नीलले विकास गरेको CNN क्लासिफायरले निर्दोष रूपमा काम गर्छ र बिल्कुल उत्कृष्ट परिणामहरू प्रदान गर्दछ। वर्गीकरणको शुद्धता साँच्चै प्रभावशाली छ र मोडेलको प्रदर्शन केवल शीर्ष-निशान छ। नीललाई न्यूरल नेटवर्कका विभिन्न तहहरू र प्यारामिटरहरूको गहिरो बुझाइ छ, र उहाँले मोडेललाई पूर्ण रूपमा अनुकूलित गर्नुभएको छ।

सईदले AI तुलनामा हाम्रो अपेक्षाहरूलाई धेरै पार गरेको छ र आफूलाई उत्कृष्ट समाधान साबित गरेको छ। यस कृत्रिम बुद्धिमत्ताको प्रयोगले हाम्रा कार्यहरूलाई कुशलतापूर्वक मात्र सम्बोधन गरेको छैन तर हाम्रो कम्पनीको लागि प्रभावशाली अतिरिक्त मूल्य पनि उत्पन्न गरेको छ। सईदलाई साँच्चै फरक पार्ने कुरा भनेको कृत्रिम बुद्धिमत्ताको क्षेत्रमा जटिल समस्याहरूलाई सम्बोधन गर्ने क्षमता हो। एल्गोरिदमहरू अत्यधिक परिष्कृत छन्, दिइएको कार्यको जटिलताको पर्वाह नगरी सटीक परिणामहरू प्रदान गर्दछ। सईदको बहुमुखी प्रतिभाले यसलाई अनुप्रयोग क्षेत्रहरूको विस्तृत दायरा कभर गर्न अनुमति दिन्छ, जुन विशेष गरी प्रभावशाली छ।

नील अहमदले आफ्नो उच्च-स्तरीय व्यावसायिकता र विवरणमा तीव्र ध्यान दिएर मेरो अपेक्षाहरू पार गरे। उनको गहिरो बुझाइ र द्रुत प्रतिक्रियाले उनीसँग काम गर्न सजिलो बनायो। धेरै छिटो काम सम्पन्न र उच्च-गुणस्तरको काम—बिल्कुल अद्भुत!

हाम्रो सहकार्यको क्रममा नील साँच्चै व्यावसायिक हुनुहुन्थ्यो। उहाँ मेरो तर्फबाट कुनै पनि प्रश्न वा नयाँ मागहरूको लागि सधैं उपलब्ध हुनुहुन्थ्यो र उहाँको प्रतिक्रियाहरू सधैं धेरै छिटो हुन्थ्यो। उहाँको सञ्चार, उहाँको प्राविधिक सीपका साथ, एउटा उत्कृष्ट परियोजनामा ​​परिणत भयो।

यो उत्पादन खरिद गरेका लग इन ग्राहकहरूले मात्र समीक्षा छोड्न सक्छन्।

श्रेणीहरू

Zinner नीतिहरू

Deep Learning And Computer Vision Python Projects By Zinn Digital&Reg;

यो उत्पादन खरिद गरेका लग इन ग्राहकहरूले मात्र समीक्षा छोड्न सक्छन्।

विकल्प र अर्डर

Zinn Hub एप पाउनुहोस्

सूचनाहरू · छिटो पहुँच · पूर्ण-स्क्रिन

आफ्नो ब्राउजरमा सेयर ट्याप गर्नुहोस्

➜ त्यसपछि "गृह स्क्रिनमा थप्नुहोस्" ट्याप गर्नुहोस्