ਮੈਂ ਪਾਈਥਨ ਜਾਂ ਆਰ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡਾ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਜਾਂ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਹੱਲ ਬਣਾਵਾਂਗਾ

ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਆਪਣਾ ਡੇਟਾਸੈਟ (ਜਾਂ ਇਸਦਾ ਵੇਰਵਾ), ਆਪਣਾ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਉਦੇਸ਼ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਰੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ), ਆਪਣੀ ਪਸੰਦੀਦਾ ਭਾਸ਼ਾ (ਪਾਈਥਨ ਜਾਂ ਆਰ), ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਖਾਸ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜਾਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਮਨ ਵਿੱਚ ਹਨ, ਸਾਂਝਾ ਕਰੋ। ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਸੰਗ ਤੁਸੀਂ ਸਾਨੂੰ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਓਨਾ ਹੀ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅਸੀਂ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸਕੋਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।

ਅਸੀਂ CSV, Excel, JSON, SQL ਨਿਰਯਾਤ, ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਆਮ ਸੰਰਚਿਤ ਡੇਟਾ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਕਿਸੇ ਵੱਖਰੇ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਾਨੂੰ ਆਰਡਰ ਚੈਟ ਰਾਹੀਂ ਦੱਸੋ ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਾਂਗੇ।

ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ: Logistic ਅਤੇ Linear Regression, Random Forest, Support Vector Machines (SVM), Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN), LSTMs, ਅਤੇ Transformer-ਅਧਾਰਿਤ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ। ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਮਨ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਖਾਸ ਮਾਡਲ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਵਿੱਚ ਦੱਸੋ।

ਇਸ ਵਿੱਚ Flask ਜਾਂ FastAPI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਯੋਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਪੈਕੇਜ ਕਰਨਾ, ਜਿੱਥੇ ਉਚਿਤ ਹੋਵੇ Docker ਨਾਲ ਇਸਨੂੰ ਕੰਟੇਨਰਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ API ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। Streamlit ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਵੀ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਚੱਲ ਰਹੇ ਕਲਾਉਡ ਹੋਸਟਿੰਗ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਚੁਣੇ ਹੋਏ ਕਲਾਉਡ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੁਆਰਾ ਸਿੱਧੇ ਬਿਲ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਇੱਕ ਸੰਸ਼ੋਧਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਹਿਮਤੀ ਵਾਲੇ ਦਾਇਰੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ — ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਦਮਾਂ, ਮਾਡਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ, ਜਾਂ ਰਿਪੋਰਟ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚ ਵਿਵਸਥਾਵਾਂ। ਸੰਸ਼ੋਧਨ ਬੇਨਤੀਆਂ ਜੋ ਅਸਲ ਦਾਇਰੇ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਜਾਂ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੱਖਰਾ ਮਾਡਲ ਕਿਸਮ ਜੋੜਨਾ) ਲਈ ਇੱਕ ਦਾਇਰੇ ਦੀ ਚਰਚਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਸਮਝੌਤੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਹਾਂ। ਸਾਡੇ ਕੋਲ PhD ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ, ਅਕਾਦਮਿਕ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕਾਰਜਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਾਂ ਇੱਕ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ ਵਰਣਿਤ ਇੱਕ ਢਾਂਚੇ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਉਹ ਵੇਰਵੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਾਂਝੇ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਅਸੀਂ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਸਕੀਏ।

ਸਾਰਾ ਸੰਚਾਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਆਰਡਰ ਚੈਟ ਰਾਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮੁੱਖ ਮੀਲਪੱਥਰਾਂ 'ਤੇ ਅਪਡੇਟ ਕਰਾਂਗੇ ਅਤੇ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਾਂਗੇ। ਜੇਕਰ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਵੀ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੰਪਰਕ ਕਰਾਂਗੇ ਤਾਂ ਜੋ ਅੰਤਿਮ ਡਿਲੀਵਰੇਬਲ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰੇ।

ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਹਰ ਟੀਅਰ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਇਦ ਹੀ ਸਾਫ਼ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਮਿਆਰੀ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ, ਆਊਟਲਾਇਰਾਂ, ਏਨਕੋਡਿੰਗ, ਅਤੇ ਸਧਾਰਨਕਰਨ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਾਂ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਢਾਂਚਾਗਤ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹਨ ਜੋ ਦਾਇਰੇ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਵਧਾਉਣਗੀਆਂ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਜਲਦੀ ਫਲੈਗ ਕਰਾਂਗੇ ਅਤੇ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਬਾਰੇ ਸਹਿਮਤ ਹੋਵਾਂਗੇ।