Pata maono ya kompyuta tayari kwa uzalishaji au mfano wa kujifunza kwa kina uliojengwa kwenye data yako maalum ya picha — ikijumuisha ufafanuzi wa data, usindikaji wa awali, uundaji wa mfano, na uwekaji wa wingu wa hiari — na timu ya ML yenye makao yake London.
Nitaunda Maono Maalum ya Kompyuta & Mfumo wa Kujifunza Kina katika Python
Ujenzi wa mfano mkuu kwenye data yako maalum ya picha — utafiti, usindikaji wa awali, na uundaji wa mfano umejumuishwa.
- Mfumo maalum wa kujifunza kwa kina / maono ya kompyuta uliofundishwa kwenye data yako ya picha
- Ufafanuzi wa data umejumuishwa (hakuna data iliyoandikwa awali inayohitajika)
- Usindikaji wa awali wa data na maandalizi
- Uundaji wa modeli kwa kutumia TensorFlow, Keras, OpenCV au YOLO kama inavyofaa
- Utafiti kuhusu usanifu unaofaa zaidi kwa matumizi yako
- Imewasilishwa kama msimbo wa Python kupitia Jupyter Notebook au Google Colab
Kila kitu katika Starter pamoja na ufuatiliaji wa utendaji, nyaraka za mfano, na marekebisho zaidi.
- Kila kitu kilichojumuishwa katika kiwango cha Starter
- Ufuatiliaji wa utendaji — metriki zilizofuatiliwa na kuripotiwa
- Nyaraka za mfano — uandishi wazi wa usanifu, vigezo, na matumizi
- Ufafanuzi wa data, usindikaji wa awali, na uundaji kamili wa mfano
- 3 raundi za marekebisho ili kuboresha mfumo
- Imewasilishwa kama msimbo safi, uliotolewa maoni wa chanzo cha Python
Suluhisho kamili la mwisho hadi mwisho: mfano uliothibitishwa, uliorekebishwa vizuri na usambazaji wa wingu na ujumuishaji wa API.
- Kila kitu kimejumuishwa katika kiwango cha Kitaalamu
- Uthibitishaji na upimaji wa mfano — tathmini kali kwenye data iliyoshikiliwa
- Kurekebisha kwa usahihi wa juu zaidi kwenye seti yako maalum ya data
- Usambazaji wa wingu kwenye AWS, GCP, Android, iOS, Raspberry Pi, au vifaa vya pembeni
- Ujumuishaji wa API — mfumo umefichuliwa kama sehemu ya mwisho kwa programu au tovuti yako
- Msimbo kamili wa chanzo, nyaraka, na marekebisho yasiyo na kikomo
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
Mifumo Mikuu
Malengo ya Usambazaji
Ufafanuzi wa Data Umejumuishwa
Kifurushi Kamili cha Uzalishaji
Utakachopokea
Maelezo Kamili
Ikiwa unahitaji suluhisho la kuaminika, lililoundwa kwa ustadi wa maono ya kompyuta au kujifunza kwa kina, umepata timu sahihi. Iwe unajenga mfumo wa kugundua vitu, bomba la kugawanya picha, zana ya uchambuzi wa video ya wakati halisi, au programu ya OCR, huduma hii inatoa msimbo safi, uliopangwa vizuri wa Python uliofunzwa kwenye data yako maalum — na ufafanuzi wa data unashughulikiwa kwako.
Ikiwa London, England, Zinn Digital imetoa miradi mingi ya kujifunza kwa mashine na maono ya kompyuta katika Python, kujifunza kwa kina, usindikaji wa data, mafunzo ya mfano, na kupelekwa. Timu inafanya kazi katika Jupyter Notebook na Google Colab, ikitumia mifumo ikiwemo TensorFlow, Keras, Scikit-learn, na Pandas, pamoja na zana kama OpenCV na YOLO.
**Huduma hii inajumuisha nini:**
Utambuzi wa kitu — utambuzi wa uso, utambuzi wa gari, madarasa maalum ya kitu. Ugawaji wa picha — kuondoa mandharinyuma, kutoa mandhari ya mbele, ugawaji wa kisemantiki na mfano. Utoaji wa vipengele — utambuzi wa sehemu muhimu na ulinganishaji wa maelezo. Uchakataji wa video wa wakati halisi — uchambuzi wa moja kwa moja kwa mifumo ya ufuatiliaji, ufuatiliaji wa mwendo, na utambuzi wa matukio. Mabomba ya OCR — utoaji wa maandishi na utambuzi wa hati. Usambazaji — suluhisho zinaweza kusambazwa kwenye AWS, GCP, Android, iOS, Raspberry Pi, na vifaa vya pembeni, au kuunganishwa kupitia API kwenye programu au tovuti yako iliyopo.
**Jinsi inavyofanya kazi:**
Mara tu agizo lako limewekwa, shiriki tu maelezo ya mradi wako kupitia gumzo la agizo. Ikiwa tayari una data ya picha iliyoandikwa, itoe moja kwa moja. Ikiwa sivyo, ufafanuzi wa data umejumuishwa — timu itaandaa na kuchakata awali seti yako ya data kabla ya mafunzo kuanza. Unapokea msimbo safi, uliotolewa maoni wa chanzo cha Python pamoja na modeli yako iliyefunzwa, tayari kuendeshwa au kuwekwa.
**Hii ni kwa ajili ya:**
Wanaoanza na timu za bidhaa wanaohitaji mfumo wa ML unaofanya kazi haraka. Watafiti wanaotaka mfumo uliofunzwa bila kutumia wiki nyingi kwenye uhandisi. Biashara zinazounganisha maono ya kompyuta kwenye programu au vifaa vilivyopo. Waendelezaji wanaohitaji mfumo unaoweza kutumika na msimbo kamili wa chanzo na nyaraka.
**Kwa nini Zinn Digital:**
Uzoefu mkubwa wa vitendo katika mchakato mzima wa kujifunza kwa mashine — kutoka data ghafi hadi mfano uliotumika. Timu yenye makao yake London yenye rekodi ya kutoa miradi katika Python katika anuwai kubwa ya tasnia. Upeo rahisi katika viwango vitatu, kutoka kwa ujenzi wa mfano uliolenga hadi suluhisho lililothibitishwa kikamilifu, lililorekebishwa vizuri, lililotumwa kwa wingu na ujumuishaji wa API. Tafadhali wasiliana kupitia gumzo la agizo kabla ya kuweka agizo lako ikiwa una maswali yoyote — timu inafurahi kushauri juu ya kiwango kinachofaa kwa mradi wako.
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 | Mwanzo | Mtaalamu | Biashara |
|---|---|---|---|
| Muda wa Uwasilishaji | 1 siku | 2 siku | 3 siku |
| Marekebisho | 1 | 3 | bila kikomo |
| Mfumo maalum wa kujifunza kwa kina / maono ya kompyuta uliofundishwa kwa data yako ya picha | ✓ | ✕ | ✕ |
| Ufafanuzi wa data umejumuishwa (hakuna data iliyoandikwa awali inayohitajika) | ✓ | ✕ | ✕ |
| Usindikaji wa awali wa data na maandalizi | ✓ | ✕ | ✕ |
| Uundaji wa mfano kwa kutumia TensorFlow, Keras, OpenCV au YOLO kama inavyofaa | ✓ | ✕ | ✕ |
| Utafiti wa usanifu unaofaa zaidi kwa matumizi yako | ✓ | ✕ | ✕ |
| Imetolewa kama msimbo wa Python kupitia Jupyter Notebook au Google Colab | ✓ | ✕ | ✕ |
| Kila kitu kilichojumuishwa katika kiwango cha Starter | ✕ | ✓ | ✕ |
| Ufuatiliaji wa utendaji — vipimo vilivyofuatiliwa na kuripotiwa | ✕ | ✓ | ✕ |
| Nyaraka za mfano — maelezo wazi ya usanifu, vigezo, na matumizi | ✕ | ✓ | ✕ |
| Ufafanuzi wa data, usindikaji wa awali, na uundaji kamili wa mfano | ✕ | ✓ | ✕ |
| Marekebisho ya raundi 3 ili kuboresha mfumo | ✕ | ✓ | ✕ |
| Imewasilishwa kama msimbo safi, uliotolewa maoni wa chanzo cha Python | ✕ | ✓ | ✕ |
| Kila kitu kilichojumuishwa katika kiwango cha Kitaalamu | ✕ | ✕ | ✓ |
| Uthibitishaji na upimaji wa mfano — tathmini kali kwenye data iliyoshikiliwa | ✕ | ✕ | ✓ |
| Urekebishaji mzuri kwa usahihi wa juu kwenye seti yako maalum ya data | ✕ | ✕ | ✓ |
| Usambazaji wa wingu kwenye AWS, GCP, Android, iOS, Raspberry Pi, au vifaa vya pembeni | ✕ | ✕ | ✓ |
| Ujumuishaji wa API — mfumo umefichuliwa kama sehemu ya mwisho kwa programu au tovuti yako | ✕ | ✕ | ✓ |
| Msimbo kamili wa chanzo, nyaraka, na marekebisho yasiyo na kikomo | ✕ | ✕ | ✓ |
Kwingineko
Mifano ya kazi ya muuzaji inayohusiana na Zinn hii.
Jenga Kompyuta Maalum ya Kuona & Mfumo wa Kujifunza Kina katika Python
Jenga Kompyuta Maalum ya Kuona & Mfumo wa Kujifunza Kina katika Python
Taarifa za Ziada
Kwa Nini Unichague
Zana Ninazotumia
Inafaa Kwa
Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara
Hapana. Ufafanuzi wa data umejumuishwa katika viwango vyote. Ikiwa una data iliyoandikwa awali, ishiriki na kazi inaweza kuanza mara moja. Ikiwa sivyo, toa picha zako ghafi na timu itazifafanua kama sehemu ya huduma.
Inapendekezwa uwasiliane kupitia gumzo la agizo kabla ya kununua, hasa kwa miradi changamano au mikubwa. Hii inahakikisha kiwango sahihi kimechaguliwa na kwamba timu inaelewa kikamilifu mahitaji yako tangu mwanzo.
Tafadhali shiriki maelezo ya malengo ya mradi wako, data yoyote ya picha uliyo nayo (mbichi au iliyoandikwa), jukwaa lako lengwa au mazingira ya kupeleka, na mahitaji au vikwazo vyovyote vya utendaji. Kadiri unavyotoa muktadha zaidi, ndivyo kazi itakavyoanza haraka.
Timu huchagua zana zinazofaa zaidi kwa matumizi yako. Mifumo ya kawaida ni pamoja na TensorFlow, Keras, Scikit-learn, na Pandas. Zana ni pamoja na OpenCV, YOLO, na Jupyter Notebook au Google Colab. Mkusanyiko maalum utathibitishwa mara tu mahitaji ya mradi wako yatakapoeleweka.
Utapokea msimbo safi, uliotolewa maoni wa chanzo cha Python pamoja na faili yako ya mfano iliyefunzwa. Ngazi za juu pia zinajumuisha nyaraka za mfano, ripoti za utendaji, na — katika kiwango cha Biashara — sehemu ya mwisho iliyotumwa au API iliyounganishwa tayari kutumika katika programu yako.
Ndio. Kiwango cha Biashara kinajumuisha usambazaji kwenye AWS, GCP, Android, iOS, Raspberry Pi, na vifaa vya pembeni, pamoja na ujumuishaji wa API. Ikiwa unahitaji usambazaji kwenye jukwaa maalum lisiloorodheshwa hapa, tafadhali jadili hili katika agizo kabla ya kununua.
Kila ngazi inajumuisha idadi maalum ya raundi za marekebisho (1 kwa Starter, 3 kwa Professional, zisizo na kikomo kwa Enterprise). Marekebisho yanamaanisha marekebisho kwa mfumo, msimbo, au usanidi kulingana na maoni yako. Mabadiliko makubwa ya wigo zaidi ya maelezo ya awali yanaweza kuhitaji agizo tofauti au uboreshaji wa ngazi.
Ndiyo. Huduma inashughulikia uchambuzi wa video wa wakati halisi ikiwemo mifumo ya ufuatiliaji wa moja kwa moja na ufuatiliaji wa mwendo. Tafadhali taja mahitaji yako ya wakati halisi unapotuma maelezo ya mradi wako ili usanifu unaofaa uweze kuchaguliwa.
Maoni ya Wateja
Angalia wateja wetu wanasema nini kuhusu Zinn hii
Kazi nzuri tena, asante.
Alifanya zaidi ya ilivyotarajiwa
Kazi bora, uelewa mzuri wa mahitaji, mawasiliano wazi, na mradi wa hali ya juu uliokamilishwa kwa wakati.
Mtu mzuri sana! Uwasilishaji ulifanywa hata kabla ya tarehe ya mwisho na nilipohitaji muda zaidi wa kukagua vizuri hakukuwa na tatizo hata kidogo! Natarajia ushirikiano wa baadaye naye.
Mtaalamu. Alijibu haraka maswali yoyote na utoaji wa haraka.
Wateja walioingia pekee ambao wamenunua bidhaa hii ndio wanaweza kuacha ukaguzi.
Kategoria
Sera za Zinner
Zinns Zinazohusiana
Nitaunda Uainishaji wa Picha wa Kujifunza kwa Mashine au Mfumo wa Kuunganisha
