Zinn Hub
0
Twój Koszyk
0

At a Glance

Kluczowe szczegóły dotyczące tej usługi, które pomogą Ci podjąć decyzję. Wygenerowane przez Zinn Hub, a nie przez sprzedawcę.

Typ sieci

Feed-Forward, CNN lub RNN
Dostawca wybiera najbardziej odpowiednią architekturę głębokiej sieci neuronowej (Feed-Forward, Convolutional lub Recurrent) w oparciu o konkretny typ problemu.

Wsparcie zadań

Klasyfikacja i regresja
Usługa obejmuje zarówno zadania klasyfikacji, jak i regresji, dzięki czemu ma zastosowanie do szerokiego zakresu problemów uczenia nadzorowanego.

Przygotowanie danych

Pełny potok w zestawie
W zestawie kompleksowa obsługa danych: brakujące dane, kodowanie, inżynieria cech, podziały na zbiory treningowe/walidacyjne/testowe oraz transformacje statystyczne zmiennej docelowej.

Wymóg przedsprzedaży

Najpierw konsultacja
Dostawca wymaga dyskusji przed złożeniem zamówienia, aby dokładnie określić zakres projektu — skontaktuj się przez Telegram przed złożeniem jakiegokolwiek zamówienia.

Co otrzymasz

Formaty:
Pliki źródłowe
Pliki cyfrowe
Metoda dostawy:
Menedżer zamówień
Uwagi: Wszystkie produkty są wysyłane za pośrednictwem menedżera zamówień. Otrzymasz kod źródłowy Python / PyTorch jako główny produkt — kompletną, gotową do uruchomienia sieć neuronową wytrenowaną na Twoich danych. W przypadku zakupu dodatku Written Model Summary Report, pisemny dokument jest dołączony do kodu. Wszelkie pytania po dostarczeniu można zadawać na czacie zamówienia.

Pełny opis

Niezależnie od tego, czy przewidujesz rezygnację klientów, klasyfikujesz obrazy, prognozujesz wartości szeregów czasowych czy rozwiązujesz jakikolwiek inny problem uczenia nadzorowanego, dobrze zaprojektowana głęboka sieć neuronowa może dostarczyć wyniki, których płytsze modele po prostu nie mogą osiągnąć. Ta usługa daje Ci profesjonalnie zaprojektowaną sieć neuronową PyTorch zbudowaną specjalnie wokół Twoich danych i Twojego celu — nie szablon do ponownego użytku.

Każdy projekt zaczyna się od rozmowy. Zanim zostanie napisany jakikolwiek kod, omawiane są zakres, kształt danych, zmienna docelowa i metryka sukcesu, tak aby wybrana architektura była odpowiednia dla Twojego problemu — a nie tylko najczęściej spotykana.

**Co zawiera każdy poziom**

Przygotowanie danych jest obsługiwane kompleksowo: braki danych są uzupełniane, tworzone są zestawy treningowe, walidacyjne i testowe (stratyfikowane tam, gdzie wymaga tego rozkład klas), zmienne nienumeryczne są kodowane, aby model mógł z nimi pracować, a transformacje statystyczne są stosowane do celów numerycznych, gdy jest to właściwe. Sama sieć neuronowa to architektura Feed-Forward, Konwolucyjna lub Rekurencyjna, wybrana tak, aby pasowała do problemu, a kod jest napisany tak, aby automatycznie wykrywać i wykorzystywać GPU, płynnie przechodząc na CPU, gdy nie jest dostępne.

Poziom podstawowy obejmuje proste problemy klasyfikacji lub regresji z czystym lub prawie czystym zestawem danych. Poziom Standardowy dodaje dodatkowy czas i głębię potrzebne do obsługi bardziej złożonych danych, inżynierii cech lub bardziej zaawansowanej architektury. Poziom Pełny to kompletne, kompleksowe zaangażowanie — odpowiednie dla najbardziej wymagających zestawów danych i wyzwań modelowania, z najszerszym zakresem wstępnego przetwarzania, inżynierii i projektowania sieci.

**Jak to działa**

1. Złóż zamówienie i udostępnij swój zestaw danych oraz brief projektu za pośrednictwem czatu zamówienia.
2. Odbywa się dyskusja w celu potwierdzenia architektury, celów i wszelkich decyzji dotyczących wstępnego przetwarzania.
3. Sieć jest budowana, szkolona i walidowana na podstawie Twoich danych.
4. Wyniki są przesyłane za pośrednictwem menedżera zamówień wraz z wszelkimi uwagami dotyczącymi wyników.

**Dla kogo to jest**

Ta usługa jest odpowiednia dla analityków danych, którzy potrzebują modelu bazowego o jakości produkcyjnej, badaczy, którzy chcą dobrze ustrukturyzowanej implementacji PyTorch, oraz firm lub deweloperów, którzy mają oznaczone dane i zdefiniowany problem przewidywania, ale potrzebują eksperckich rąk do prawidłowego zbudowania modelu.

**Dlaczego ten sprzedawca**

Z siedzibą w Londynie, Anglia, jest to specjalistyczna usługa uczenia maszynowego, skupiająca się na głębokim uczeniu w PyTorch. Każda sieć jest pisana z wbudowaną świadomością GPU, a każde zaangażowanie rozpoczyna się od prawdziwej dyskusji na temat Twoich danych — ponieważ najlepszy model dla Twojego problemu to ten zaprojektowany wokół niego.

Gwarancja Jakości Zinner

✓
Zweryfikowany Profesjonalista
Każdy Zinner jest sprawdzany i zatwierdzany przed dołączeniem do platformy.
✓
Gwarantowana Jakość Pracy
Wszystkie usługi są objęte naszym zobowiązaniem do zapewnienia jakości.
✓
Bezpieczna płatność
Twoja płatność jest chroniona do momentu zatwierdzenia dostarczonej pracy.

Porównaj Pakiety

FunkcjaProstyStandardPełny
Czas dostawy2 dni5 dni7 dni
Poprawki000
Architektura Feed-Forward, Konwolucyjna lub Rekurencyjna wybrana dla Twojego problemu✓✕✕
Pełne przygotowanie danych: brakujące wartości, kodowanie, podziały na zbiory treningowe/walidacyjne/testowe✓✕✕
Zastosowano stratyfikowane podziały, gdy wymaga tego brak równowagi klas✓✕✕
Transformacje statystyczne zmiennych numerycznych docelowych✓✕✕
Kod PyTorch z obsługą GPU (automatycznie wykrywa GPU, w przypadku braku przełącza się na CPU)✓✓✓
Dostarczone jako gotowy do uruchomienia kod źródłowy Python / PyTorch✓✓✓
Wszystko w pakiecie Simple✕✓✕
Odpowiednie dla bardziej złożonych zbiorów danych wymagających głębszego przetwarzania wstępnego✕✓✕
Rozszerzona inżynieria cech i redukcja wymiarowości w razie potrzeby✕✓✕
Bardziej zaawansowana konfiguracja architektury i ustawienia hiperparametrów✕✓✕
Wszystko w warstwie Standard✕✕✓
Najszerszy zakres przetwarzania wstępnego, inżynierii i projektowania sieci✕✕✓
Nadaje się do najbardziej wymagających zbiorów danych i złożonych problemów z przewidywaniem✕✕✓
Pełna dyskusja na temat zakresu w celu potwierdzenia architektury, celów i wszystkich decyzji dotyczących wstępnego przetwarzania✕✕✓

Portfolio

Przykłady prac sprzedawcy związanych z tym Zinnem.

Zbuduj głęboką sieć neuronową uczenia się w PyTorch

Zbuduj głęboką sieć neuronową uczenia się w PyTorch

Dodatkowe informacje

Dlaczego mnie wybrać

Specjalizacja:Głębokie uczenie w PyTorch to podstawowa specjalizacja — nie oferta poboczna.
Wybór architektury:Feed-Forward, konwolucyjna lub rekurencyjna — wybrana dla Twojego problemu, a nie domyślna.
Kod uwzględniający GPU:Każdy model jest napisany tak, aby automatycznie wykrywał i wykorzystywał sprzęt GPU, z możliwością powrotu do CPU.
Kompleksowe przygotowanie danych:Brakujące wartości, kodowanie, stratyfikowane podziały i transformacje docelowe – wszystko w zakresie.

Narzędzia, których używam

Framework głębokiego uczenia:PyTorch
Język:Python
Przetwarzanie danych:Pandas, NumPy, Scikit-learn (wstępne przetwarzanie i podział)

Idealny dla

Przypadki użycia:Problemy klasyfikacji (binarne lub wieloklasowe), Zadania regresji i prognozowania numerycznego, Modelowanie sekwencji i szeregów czasowych, Klasyfikacja obrazów i architektury splotowe, Badacze potrzebujący czystego punktu odniesienia PyTorch, Firmy z oznaczonymi danymi i określonym celem predykcji

Często zadawane pytania

Jest to zdecydowanie zalecane. Każdy projekt jest inny — niektóre zestawy danych wymagają znacznego wstępnego przetwarzania, inne wymagają specyficznych wyborów architektury. Szybka dyskusja przed złożeniem zamówienia zapewnia wybór odpowiedniego poziomu i zakresu dla Twojego problemu, unikając opóźnień lub niedopasowanych oczekiwań.

Typowe formaty tabelaryczne (CSV, Excel) oraz standardowe zestawy danych obrazów lub sekwencji są wykonalne. Podziel się jak największą ilością kontekstu na temat swojego zestawu danych, gdy się z nami skontaktujesz — liczba cech, zmienna docelowa, przybliżona liczba wierszy i wszelkie znane problemy z jakością danych pomogą dokładnie określić zakres pracy.

Architektura — Feed-Forward, Konwolucyjna lub Rekurencyjna — jest wybierana na podstawie konkretnego problemu i typu danych. Jest to omawiane i uzgadniane przed rozpoczęciem pracy, dzięki czemu otrzymujesz najbardziej odpowiedni model, a nie ogólny.

Nie. Kod PyTorch jest napisany tak, aby automatycznie wykrywać GPU i używać go, jeśli jest dostępny, ale będzie działał na CPU, jeśli nie. Nie potrzebujesz specjalistycznego sprzętu, aby korzystać z dostarczonego produktu.

Zmiany nie są uwzględnione w standardowym zakresie. Dyskusja dotycząca zakresu pre-order jest specjalnie zaprojektowana, aby uzgodnić wymagania przed rozpoczęciem pracy, zmniejszając potrzebę przeróbek. Jeśli zmiana jest potrzebna z powodu nieporozumienia dotyczącego uzgodnionego briefu, będzie ona obsługiwana przez czat zamówienia.

Otrzymujesz kod źródłowy Pythona napisany w PyTorch — kompletną, gotową do uruchomienia implementację sieci neuronowej wytrenowanej na Twoich danych, włączając wszystkie etapy wstępnego przetwarzania. Jeśli dodasz Raport Podsumowujący Model Pisany, otrzymasz również dokument opisujący architekturę, decyzje dotyczące wstępnego przetwarzania i kluczowe wyniki.

Poziom Simple pasuje do czystych lub prawie czystych zbiorów danych z dobrze zdefiniowanym pojedynczym zadaniem przewidywania. Poziom Standard jest odpowiedni dla bardziej nieuporządkowanych danych, bardziej zaawansowanej inżynierii cech lub bardziej złożonej architektury. Poziom Full obejmuje najbardziej wymagające projekty — duży zakres, złożone dane oraz najszersze wymagania dotyczące wstępnego przetwarzania i modelowania. Jeśli nie jesteś pewien, skontaktuj się z nami przed złożeniem zamówienia.

Opinie klientów

Sprawdź, co nasi klienci mówią o tym Zinn

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

Johanne zrozumiała, czego potrzebowałem, i zrobiła to, co było konieczne, aby spełnić moje oczekiwania.

Kolejny projekt, w którym developper230 pięknie się sprawdza! Nigdy nie przestaje dostarczać i imponować!

Bardzo szybko i sprawnie, polecam.

Genialna praca jak zawsze! Developer230 za każdym razem dostarcza wysokiej jakości wyniki! Upewnij się, że jasno i terminowo komunikujesz oczekiwania, aby uzyskać najlepsze rezultaty. Nie będę pracować z nikim innym poza nim. Gorąco polecam do wszystkich projektów!

Dobry i współpracujący sprzedawca. Przyzwoita jakość, spełnił większość moich oczekiwań.

Tylko zalogowani klienci, którzy zakupili ten produkt, mogą zostawić opinię.

Kategorie

Polityka Zinner

Deep Learning With Neural Networks Using Pytorch By Zinn Digital&Reg;

Tylko zalogowani klienci, którzy zakupili ten produkt, mogą zostawić opinię.

Opcje i zamówienie

Pobierz aplikację Zinn Hub

Powiadomienia · Szybszy dostęp · Pełny ekran

Naciśnij Udostępnij w przeglądarce

➜ Następnie naciśnij "Add to Home Screen"