Wataalamu wa sayansi ya data walioidhinishwa na IBM wenye makao yao London wataunda, kuthibitisha, na kutoa miundo safi, iliyoandikwa vizuri ya Python ML au ya kujifunza kwa kina — kuanzia uainishaji na uwekaji makundi hadi usindikaji wa picha na NLP.
Nitaunda Mfumo Maalum wa Kujifunza kwa Mashine au Kujifunza kwa Kina katika Python
Kazi moja, iliyolenga ya ML au Python — uainishaji, uwekaji vikundi, au utabiri — iliyotolewa na msimbo safi wa chanzo.
- Utafiti wa tatizo lako na data
- Mchakato wa awali wa data
- Uundaji wa mfano ulioundwa kulingana na kazi yako
- Uthibitishaji na upimaji wa mfano
- Urekebishaji mzuri kwa utendaji ulioboreshwa
- Msimbo wa chanzo wa Python safi, uliotoa maoni
Ujenzi kamili wa ML au ujifunzaji wa kina na ujumuishaji wa API na nyaraka za kina za mfano kwa matumizi mapana.
- Kila kitu katika Msingi
- Ujumuishaji wa API kwa mfumo wako
- Nyaraka kamili za mfano na miongozo ya hatua kwa hatua
- Usaidizi kwa kazi za hali ya juu: NLP, uchambuzi wa hisia, usindikaji wa picha, au mfululizo wa muda
- Utekelezaji wa PyTorch, TensorFlow, au Keras kama inavyohitajika
- Msingi wa msimbo uliopangiliwa vizuri, tayari kwa uzalishaji
Suluhisho la ML au deep learning la mwisho hadi mwisho ikiwemo usambazaji, ufuatiliaji wa utendaji, na duru ya marekebisho.
- Kila kitu katika Boost
- Usambazaji wa wingu wa modeli iliyefunzwa
- Usanidi wa ufuatiliaji wa utendaji
- Usaidizi kwa kazi ngumu za kujifunza kwa kina: mitandao ya neva, utambuzi wa vitu, mifano ya multimodal
- Uchambuzi wa data ya uchunguzi na taswira ya data imejumuishwa
- Mzunguko mmoja wa marekebisho ya msimbo baada ya kuwasilisha
Omba Ofa Maalum
Ingia ili Uombe Ofa Maalum
Fungua akaunti ya bure au ingia ili kuomba ofa maalum kutoka kwa Zinner huyu.
Ingia / JisajiliUliza Swali Kabla ya Kuuza
Ingia ili Ulize Swali
Ili kupunguza barua taka kwenye jukwaa, jumbe za mauzo ya awali zinaweza kutumwa tu na watumiaji walioingia.
Fungua akaunti ya bure au ingia ili kumtumia ujumbe Zinner huyu moja kwa moja.
Ingia / JisajiliKuingia kunahitajika
Fungua akaunti ya bure au ingia ili kumtumia ujumbe Zinner huyu.
Ingia / JisajiliKuingia kunahitajika
Fungua akaunti ya bure au ingia ili kuomba ofa iliyobinafsishwa.
Ingia / JisajiliKwa Mtazamo
Maelezo muhimu kuhusu huduma hii kukusaidia kuamua. Imetolewa na Zinn Hub, si muuzaji.
Nafasi ya Thamani
Vitambulisho
Ufikiaji wa ML
Mrundikano wa Teknolojia
Njia ya Kuboresha
Utakachopokea
Maelezo Kamili
Iwe unahitaji modeli ya kuainisha inayotegemewa, bomba la kuunganisha, kichanganuzi cha hisia, kikokotozi cha mfululizo wa saa, au suluhisho la kuona kwa kompyuta, utapokea msimbo wa Python wa ubora wa uzalishaji ambao ni safi, umefafanuliwa vizuri, na uko tayari kutumika.
Zinn Digital ni timu yenye makao yake London ya wataalamu wa sayansi ya data walioidhinishwa na IBM wenye vyeti vya ziada kutoka DeepLearning.ai, Chuo Kikuu cha Michigan, Chuo Kikuu cha Johns Hopkins, na Imperial College London. Kwa uzoefu wa zaidi ya miaka minne wa ukuzaji wa Python, timu inachanganya uelewa wa kina wa hisabati wa algoriti za ML na kujifunza kwa kina na utaalamu wa vitendo katika PyTorch, TensorFlow, na Keras.
**Huduma hii inajumuisha nini:**
Kujifunza kwa Mashine — kujifunza kwa usimamizi na bila usimamizi, uainishaji, urejeshaji, uwekaji makundi, utabiri, usindikaji wa lugha asilia, uchambuzi wa hisia, uchambuzi wa mfululizo wa muda, na uchambuzi wa wateja.
Kujifunza kwa Kina — mitandao ya neva, mitandao ya neva ya multimodal, usindikaji wa picha, na utambuzi wa vitu, iliyotekelezwa katika PyTorch, TensorFlow, au Keras.
Sayansi ya Data — usindikaji wa awali wa data, uongezaji wa data, taswira ya data, na uchambuzi wa data ya uchunguzi.
Kila utoaji unajumuisha utafiti wa kina wa tatizo lako, usindikaji mkali wa data, uundaji wa mfano, uthibitishaji na upimaji, urekebishaji mzuri kwa utendaji bora, na msimbo safi, uliotolewa maoni. Viwango vya juu huongeza hii kwa ujumuishaji wa API, nyaraka kamili za mfano, ufuatiliaji wa utendaji, na usambazaji wa wingu.
**Jinsi inavyofanya kazi:**
Tuma ujumbe kwa timu kabla ya kuweka agizo lako ili waweze kutathmini utata wa kazi yako na kuthibitisha kifurushi sahihi. Mara tu agizo limewekwa, toa hifadhidata yako na muhtasari wa mradi kupitia meneja wa agizo. Timu itakujulisha kila mara na kutoa kila kitu moja kwa moja kupitia jukwaa.
**Hii ni kwa ajili ya:**
Wanaoanzisha biashara wanaojenga vipengele vinavyoendeshwa na ML, watafiti wanaohitaji utekelezaji wa kuaminika, biashara zinazotafuta maarifa yanayoendeshwa na data, na watengenezaji wanaotaka usaidizi wa kitaalamu kwenye kazi ngumu ya uundaji.
**Kwa nini Zinn Digital:**
Utaalamu uliothibitishwa na IBM, sifa za kitaaluma za taasisi nyingi, wataalamu wenye makao yao London, utoaji wa wakati, na kujitolea kwa kazi iliyoandikwa vizuri na inayoweza kudumishwa — sio tu daftari linaloendeshwa mara moja.
Dhamana ya Ubora wa Zinner
Kila Zinner hukaguliwa na kuidhinishwa kabla ya kujiunga na jukwaa.
Huduma zote zinaungwa mkono na ahadi yetu ya uhakikisho wa ubora.
Malipo yako yanalindwa hadi uidhinishe kazi iliyokamilishwa.
Linganisha Vifurushi
| Kipengele | Msingi | Kuongeza | Premium |
|---|---|---|---|
| Muda wa Uwasilishaji | 1 siku | 3 siku | 7 siku |
| Marekebisho | 0 | 0 | 1 |
| Utafiti wa tatizo lako na data | ✓ | ✕ | ✕ |
| Mchakato wa kusafisha data | ✓ | ✕ | ✕ |
| Uundaji wa mfano unaolingana na kazi yako | ✓ | ✕ | ✕ |
| Uthibitishaji na upimaji wa mfano | ✓ | ✕ | ✕ |
| Kurekebisha kwa utendaji ulioboreshwa | ✓ | ✕ | ✕ |
| Msimbo safi wa chanzo wa Python wenye maoni | ✓ | ✕ | ✕ |
| Kila kitu katika Msingi | ✕ | ✓ | ✕ |
| Ujumuishaji wa API kwa mfano wako | ✕ | ✓ | ✕ |
| Nyaraka kamili za mfano na miongozo ya hatua kwa hatua | ✕ | ✓ | ✕ |
| Usaidizi kwa kazi za hali ya juu: NLP, uchambuzi wa hisia, usindikaji wa picha, au mfululizo wa muda | ✕ | ✓ | ✕ |
| Utekelezaji wa PyTorch, TensorFlow, au Keras kama inavyohitajika | ✕ | ✓ | ✕ |
| Msingi wa msimbo uliopangwa vizuri, tayari kwa uzalishaji | ✕ | ✓ | ✕ |
| Kila kitu katika Boost | ✕ | ✕ | ✓ |
| Usambazaji wa wingu wa mfano uliofunzwa | ✕ | ✕ | ✓ |
| Usanidi wa ufuatiliaji wa utendaji | ✕ | ✕ | ✓ |
| Usaidizi kwa kazi ngumu za kujifunza kwa kina: mitandao ya neva, utambuzi wa vitu, mifano ya multimodal | ✕ | ✕ | ✓ |
| Uchambuzi wa data ya uchunguzi na taswira ya data imejumuishwa | ✕ | ✕ | ✓ |
| Mzunguko mmoja wa marekebisho ya msimbo baada ya kuwasilishwa | ✕ | ✕ | ✓ |
Kwingineko
Mifano ya kazi ya muuzaji inayohusiana na Zinn hii.
Jenga Mfumo Maalum wa Kujifunza kwa Mashine au Kujifunza kwa Kina katika Python
Jenga Mfumo Maalum wa Kujifunza kwa Mashine au Kujifunza kwa Kina katika Python
Jenga Mfumo Maalum wa Kujifunza kwa Mashine au Kujifunza kwa Kina katika Python
Taarifa za Ziada
Kwa Nini Unichague
Zana Ninazotumia
Inafaa Kwa
Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara
Ndio — hii inapendekezwa sana. Kila kazi ya ML inatofautiana kwa ugumu, na mazungumzo mafupi kabla yanahakikisha kifurushi sahihi kimechaguliwa na kwamba bei inaonyesha kwa usahihi upeo wa mradi wako. Hii huepuka usumbufu wowote mara tu agizo linapoendelea.
Ndiyo. Nambari zote zimefafanuliwa vizuri na zimeandikwa ili zijieleze zenyewe. Faili tofauti ya nyaraka pia imejumuishwa, ikifunika kila hatua iliyochukuliwa — kutoka kwa usindikaji wa awali hadi uthibitishaji wa mfano — ili uweze kuelewa, kudumisha na kuendeleza kazi kwa kujitegemea.
Tafadhali shiriki seti yako ya data (au maelezo ya data uliyonayo), maelezo wazi ya tatizo unalotaka kutatua, muktadha wowote muhimu kuhusu kesi yako ya matumizi, na umbizo lako la pato unalopendelea. Kadiri unavyotoa maelezo zaidi, ndivyo mchakato unavyokuwa rahisi.
Ndio. Uwasilishaji kwa wakati ni ahadi thabiti. Ubora hauathiriwi hata kama muda ni mfupi — kila siku ya uwasilishaji inayoonyeshwa kwa kila kifurushi ni muda wa juu zaidi wa kukamilisha kazi hiyo.
Timu inafanya kazi sana na PyTorch, TensorFlow na Keras kwa kujifunza kwa kina, pamoja na maktaba za kawaida za sayansi ya data kwa usindikaji wa awali, taswira na uundaji. Mfumo sahihi wa mradi wako utajadiliwa na kuthibitishwa kabla ya kazi kuanza.
Vifurushi vya Basic na Boost havijumuishi marekebisho kama kawaida — wigo unakubaliwa mapema ili kuhakikisha utoaji ni sahihi. Kifurushi cha Premium kinajumuisha marekebisho moja. Marekebisho ya ziada yanaweza kununuliwa kama nyongeza.
Huduma inashughulikia anuwai pana: uainishaji, urejeshaji, uwekaji makundi, utabiri, usindikaji wa lugha asilia, uchambuzi wa hisia, uchambuzi wa mfululizo wa muda, usindikaji wa picha, utambuzi wa kitu, mitandao ya neva na zaidi. Ikiwa huna uhakika kama kazi yako iko ndani ya wigo, tafadhali wasiliana kabla ya kuagiza.
Usambazaji wa wingu unamaanisha kuwa mfumo wako uliofunzwa umewekwa ili kuendeshwa katika mazingira ya wingu ili uweze kufikiwa na kutumika zaidi ya mashine ya ndani. Maelezo maalum yanategemea mapendeleo yako ya miundombinu, ambayo yatajadiliwa wakati wa agizo.
Maoni ya Wateja
Angalia wateja wetu wanasema nini kuhusu Zinn hii
Uwasilishaji bora na usaidizi wa ziada
Uzoefu mzuri sana
Kiwango cha kipekee cha taaluma. Tunatarajia uhusiano mrefu na wenye matunda.
Hii ni mara yangu ya nne kufanya kazi na Neil na kwa mara nyingine tena kila kitu kilikuwa kamilifu. Alitatua tatizo langu mara moja na kutoa maelezo wazi katika mchakato mzima. Ninapendekeza sana kufanya kazi naye
Ilikuwa furaha kabisa kufanya kazi na Neil A kwenye mradi wa Sayansi ya Data & ML. Kazi yake ilizidi matarajio kwa weledi wa kipekee na umakini kwa undani. Majibu yake ya haraka, uelewa wa kina na adabu vilifanya ushirikiano kuwa rahisi na wa kufurahisha.
Wateja walioingia pekee ambao wamenunua bidhaa hii ndio wanaweza kuacha ukaguzi.
Kategoria
Sera za Zinner
Zinns Zinazohusiana
Nitaunda Uchambuzi wa Hisia za Python NLP na Suluhisho za Uundaji wa Mada
