Я создам модели машинного обучения, НЛП или глубокого обучения для вашего проекта

Если вам нужно решение для машинного обучения или глубокого обучения, которое действительно работает с вашими данными, вы попали по адресу. Независимо от того, включает ли ваш проект классификацию текста, распознавание изображений, обнаружение объектов, рекомендательную систему или пользовательский конвейер контролируемого обучения, эта услуга охватывает весь путь — от грязных необработанных данных до готовой к производству модели.

Каждое взаимодействие начинается с обсуждения. Никакие два проекта в области науки о данных не идентичны, поэтому, пожалуйста, свяжитесь перед размещением заказа, чтобы убедиться, что объём работ, набор данных и результаты чётко согласованы с самого начала. Это защищает ваш бюджет и гарантирует, что будет построено правильное решение для вашей конкретной проблемы.

**Что включено**

Подготовка данных является основой каждой модели здесь. Это включает приведение к нижнему регистру, удаление HTML-тегов и URL-адресов, очистку пробелов, исправление орфографии, удаление стоп-слов, обработку пунктуации, токенизацию, стемминг и лемматизацию — полный стек предварительной обработки текста при работе с языковыми данными, и эквивалентные конвейеры очистки для структурированных или изображений данных.

Разработка признаков основана на Bag of n-grams, символьных n-граммах, TF-IDF, Word2Vec, скрытых марковских моделях и других передовых методах извлечения, подходящих для текущей задачи.

Разработка моделей охватывает весь спектр современного машинного обучения и глубокого обучения. Классические алгоритмы машинного обучения включают логистическую регрессию, деревья решений, случайные леса, градиентный бустинг, k-ближайших соседей, наивный байесовский классификатор, линейную регрессию и метод опорных векторов. Архитектуры глубокого обучения включают многослойные персептроны, сверточные нейронные сети и продвинутые конструкции, такие как LeNet-5, ResNet и VGG16 — выбранные в зависимости от требований вашей задачи.

Завершенные типы проектов включают системы классификации, модели регрессии, системы рекомендаций, системы поиска информации, конвейеры обнаружения объектов и приложения NLP — используя как статистические, так и нейросетевые подходы.

**Три уровня**

Начальный уровень обеспечивает очистку данных и обученную модель машинного обучения с учителем. Стандартный уровень добавляет документацию модели, чтобы вы точно понимали, что было создано, и облачное развертывание, чтобы модель была живой и доступной. Полный уровень добавляет интеграцию API поверх всего этого, предоставляя вашему приложению или команде чистый интерфейс для запроса модели в реальном времени.

**Для кого это**

Стартапы, проверяющие продукт на основе ИИ, исследователи, нуждающиеся в рабочем прототипе, разработчики, добавляющие возможности машинного обучения в существующее приложение, и компании, стремящиеся извлечь информацию или автоматизировать принятие решений на основе своих данных. Если вы не уверены, подходит ли ваш проект, начните разговор — объем всегда можно адаптировать.

**Почему этот продавец**

Основанная в Лондоне, имеющая степень в области компьютерных наук и практический опыт в области НЛП, компьютерного зрения, глубокого обучения и классического машинного обучения, это не универсальная служба разработки — это сфокусированная практика обработки данных с подлинной глубиной в алгоритмах, конвейерах предварительной обработки и подходах к развертыванию, которые требуются современным проектам машинного обучения.