Mwanasayansi wa Kompyuta anayeishi London aliyebobea katika ML, NLP, Deep Learning na Computer Vision — akishughulikia kila kitu kuanzia utayarishaji na usafishaji wa data ghafi hadi mifano iliyefunzwa kikamilifu, iliyoandikwa na inayoweza kutumika iliyoundwa kulingana na mahitaji yako.
Nitaunda Mifumo ya Kujifunza kwa Mashine, NLP au Kujifunza kwa Kina kwa Mradi Wako
Usafishaji wa data na mfumo wa ML uliofunzwa na kusimamiwa — msingi muhimu.
- Maandalizi kamili ya data na bomba la kusafisha
- Mfumo wa ML unaosimamiwa umejengwa na kufunzwa kwa data yako
- Utafiti kuhusu algoriti inayofaa zaidi kwa kazi yako
- Uundaji wa modeli uliotolewa kama msimbo unaofanya kazi
- Marekebisho yasiyo na kikomo
- Majadiliano ya kuagiza mapema ili kuthibitisha upeo
Kila kitu katika Starter, pamoja na usambazaji wa wingu na nyaraka kamili za mfano.
- Kila kitu kilichojumuishwa katika kiwango cha Starter
- Usambazaji wa wingu ili modeli yako iwe hai na ipatikane
- Nyaraka kamili za mfumo zinazoelezea usanifu na maamuzi
- Utafiti na uundaji wa mfano kama kawaida
- Marekebisho yasiyo na kikomo
- Majadiliano ya kuagiza mapema ili kuthibitisha upeo
Uwasilishaji kamili wa mwisho hadi mwisho: mfano, nyaraka, usambazaji wa wingu, na ujumuishaji wa API.
- Kila kitu kilichojumuishwa katika kiwango cha Kawaida
- Ujumuishaji wa API ili programu au timu yako iweze kuuliza mfumo kwa wakati halisi
- Usambazaji wa wingu na nyaraka kamili
- Usanifu wa hali ya juu wa DL unapatikana (CNNs, ResNet, VGG16, MLPs)
- Marekebisho yasiyo na kikomo
- Majadiliano ya kuagiza mapema ili kuthibitisha upeo
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
Ufikiaji wa Algoriti
Usindikaji wa Awali wa NLP
Usambazaji na Ujumuishaji
Upeo wa Mradi
Utakachopokea
Maelezo Kamili
Ikiwa unahitaji suluhisho la kujifunza kwa mashine au kujifunza kwa kina ambalo linafanya kazi kweli kwenye data yako, uko mahali pazuri. Iwe mradi wako unahusisha uainishaji wa maandishi, utambuzi wa picha, utambuzi wa kitu, mfumo wa kupendekeza, au bomba maalum la kujifunza lililosimamiwa, huduma hii inashughulikia safari kamili — kutoka data ghafi chafu hadi mfumo tayari wa uzalishaji.
Kila ushirikiano huanza na majadiliano. Hakuna miradi miwili ya sayansi ya data inayofanana, kwa hivyo tafadhali wasiliana kabla ya kuweka agizo ili kuhakikisha upeo, seti ya data, na matokeo yanakubaliwa wazi tangu mwanzo. Hii inalinda bajeti yako na inahakikisha suluhisho sahihi linajengwa kwa tatizo lako maalum.
**Kile kinachofunikwa**
Maandalizi ya data ndio msingi wa kila modeli hapa. Hiyo inajumuisha ubadilishaji wa herufi ndogo, uondoaji wa lebo za HTML na URL, usafishaji wa nafasi nyeupe, marekebisho ya tahajia, uondoaji wa maneno ya kusimama, ushughulikiaji wa alama za uandishi, utokenishaji, uwekaji wa mizizi, na ulemmatishaji — safu kamili ya usindikaji wa awali wa maandishi wakati wa kufanya kazi na data ya lugha, na mabomba sawa ya usafishaji kwa data iliyopangwa au picha.
Uhandisi wa vipengele hutumia Bag of n-grams, character n-grams, TF-IDF, Word2Vec, Hidden Markov Models, na mbinu zingine za hali ya juu za uchimbaji zinazofaa kwa kazi husika.
Uendelezaji wa modeli unajumuisha upana wa ujifunzaji wa mashine ya kisasa na ujifunzaji wa kina. Algoriti za ML za kawaida ni pamoja na Logistic Regression, Decision Trees, Random Forests, Gradient Boosting, k-Nearest Neighbours, Naïve Bayes, Linear Regression, na Support Vector Machines. Usanifu wa ujifunzaji wa kina ni pamoja na Multilayer Perceptrons, Convolutional Neural Networks, na miundo ya hali ya juu kama vile LeNet-5, ResNet, na VGG16 — iliyochaguliwa kulingana na mahitaji ya kazi yako.
Aina za miradi iliyokamilishwa ni pamoja na Mifumo ya Uainishaji, Mifumo ya Urejeshaji, Mifumo ya Mapendekezo, Mifumo ya Urejeshaji Habari, mabomba ya Kugundua Vitu, na programu za NLP — kwa kutumia mbinu za takwimu na mitandao ya neva.
**Ngazi tatu**
Kiwango cha kuingia kinatoa usafishaji wa data na mfano wa ML uliofunzwa na kusimamiwa. Kiwango cha kawaida huongeza nyaraka za mfano ili uelewe hasa kilichojengwa, na usambazaji wa wingu ili mfano uwe hai na upatikane. Kiwango kamili huongeza ujumuishaji wa API juu ya yote hayo, kikiipa programu au timu yako kiolesura safi cha kuuliza mfano kwa wakati halisi.
**Hii ni kwa ajili ya nani**
Wanaoanzisha bidhaa inayotumia AI, watafiti wanaohitaji mfumo wa kufanya kazi, wasanidi programu wanaoongeza uwezo wa ML kwenye programu iliyopo, na biashara zinazotafuta kutoa ufahamu au kujiendesha maamuzi kutoka kwa data zao. Ikiwa huna uhakika kama mradi wako unafaa, anza mazungumzo — wigo unaweza kubadilishwa kila wakati.
**Kwa nini muuzaji huyu**
Nikiwa London na shahada ya Sayansi ya Kompyuta na uzoefu wa vitendo katika NLP, Maono ya Kompyuta, Kujifunza kwa Kina, na ML ya kawaida, hii si huduma ya jumla ya ukuzaji — ni mazoezi ya sayansi ya data yenye umakini na kina halisi katika algoriti, mabomba ya usindikaji wa awali, na mbinu za kupeleka ambazo miradi ya kisasa ya ML inahitaji.
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 | Kawaida | Premium |
|---|---|---|---|
| Muda wa Uwasilishaji | 3 siku | 5 siku | 6 siku |
| Marekebisho | bila kikomo | bila kikomo | bila kikomo |
| Maandalizi kamili ya data na bomba la kusafisha | ✓ | ✕ | ✕ |
| Mfumo wa ML uliosimamiwa umejengwa na kufunzwa kwa data yako | ✓ | ✕ | ✕ |
| Utafiti wa algoriti inayofaa zaidi kwa kazi yako | ✓ | ✕ | ✕ |
| Uundaji wa mfumo uliotolewa kama msimbo unaofanya kazi | ✓ | ✕ | ✕ |
| Marekebisho yasiyo na kikomo | ✓ | ✓ | ✓ |
| Majadiliano ya agizo la awali ili kuthibitisha upeo | ✓ | ✓ | ✓ |
| Kila kitu kilichojumuishwa katika kiwango cha Starter | ✕ | ✓ | ✕ |
| Usambazaji wa wingu ili modeli yako iwe hai na ipatikane | ✕ | ✓ | ✕ |
| Nyaraka kamili za mfano zinazoelezea usanifu na maamuzi | ✕ | ✓ | ✕ |
| Utafiti na uundaji wa mfano kama kawaida | ✕ | ✓ | ✕ |
| Kila kitu kilichojumuishwa katika kiwango cha Kawaida | ✕ | ✕ | ✓ |
| Ujumuishaji wa API ili programu au timu yako iweze kuuliza mfumo kwa wakati halisi | ✕ | ✕ | ✓ |
| Upelekaji wa wingu na nyaraka kamili | ✕ | ✕ | ✓ |
| Usanifu wa hali ya juu wa DL unapatikana (CNNs, ResNet, VGG16, MLPs) | ✕ | ✕ | ✓ |
Kwingineko
Mifano ya kazi ya muuzaji inayohusiana na Zinn hii.
Jenga Mifumo ya Kujifunza kwa Mashine, NLP au Kujifunza kwa Kina kwa Mradi Wako
Jenga Mifumo ya Kujifunza kwa Mashine, NLP au Kujifunza kwa Kina kwa Mradi Wako
Taarifa za Ziada
Kwa Nini Unichague
Zana Ninazotumia
Inafaa Kwa
Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara
Ndiyo — tafadhali wasiliana kila wakati kabla ya kuagiza. Kila mradi wa ML una data ya kipekee, upeo, na malengo, na majadiliano mafupi yanahakikisha kiwango sahihi na mbinu zimethibitishwa kabla ya kazi kuanza. Hii inalinda bajeti yako na huepuka kutofautiana kwa matarajio.
Utahitaji kutoa seti yako ya data (au maelezo wazi ya hiyo), matokeo unayolenga au taarifa ya tatizo, na vikwazo au mapendeleo yoyote kuhusu algoriti, mifumo, au mazingira ya kupeleka. Kadiri maelezo yanavyokuwa wazi, ndivyo utoaji unavyokuwa wa haraka.
Anzisha mazungumzo na ueleze mradi wako. Kiwango cha Starter kinafaa wale wanaohitaji mfano uliofunzwa na msimbo safi wa kufanya kazi nao zaidi wenyewe. Kiwango cha Standard kinafaa ikiwa unahitaji mfano uliotumwa na nyaraka. Kiwango cha Premium ndicho chaguo sahihi unachohitaji API hai ambayo mifumo ya nje au programu zinaweza kupiga moja kwa moja.
ML ya Kawaida inajumuisha Logistic Regression, Decision Trees, Random Forests, Gradient Boosting, k-Nearest Neighbours, Naïve Bayes, Linear Regression, na SVM. Deep learning inashughulikia MLPs, CNNs, LeNet-5, ResNet, VGG16, na usanifu mwingine unaofaa kwa kazi za picha au mfuatano. Algoriti sahihi huchaguliwa kulingana na data na lengo lako.
Nyaraka zinaeleza usanifu uliochaguliwa, hatua za usindikaji wa awali zilizotumika, vipengele vilivyotumika, mchakato wa mafunzo, metriki za tathmini, na mwongozo wa jinsi ya kutumia au kupanua mfano. Imeandikwa ili mwanachama wa timu ya kiufundi aweze kuichukua na kuelewa hasa kilichojengwa na kwa nini.
Mfumo uliofunzwa umefungwa na kuwekwa kwenye mazingira ya wingu ili uwe hai na upatikane — sio tu hati ya ndani. Maelezo maalum (jukwaa, usanidi) yanakubaliwa wakati wa majadiliano ya kabla ya agizo kulingana na miundombinu na mapendeleo yako yaliyopo.
Ngazi zote zinajumuisha marekebisho yasiyo na kikomo, ikimaanisha kuwa ikiwa matokeo ya mfano au msimbo hautafikia vipimo vilivyokubaliwa, marekebisho yatafanywa hadi yafikie. Marekebisho yanalenga maelezo mafupi yaliyokubaliwa awali — mabadiliko makubwa kwenye taarifa ya tatizo au seti ya data yanaweza kuhitaji majadiliano mapya.
Miradi inajumuisha Mifumo ya Uainishaji, Mifumo ya Mapendekezo, Mifumo ya Urejeshaji Habari, mabomba ya Utambuzi wa Kitu, programu za usindikaji wa maandishi za NLP, na mifano ya kurudi nyuma — kwa kutumia mbinu za takwimu na mitandao ya kina ya neva katika nyanja mbalimbali.
Maoni ya Wateja
Angalia wateja wetu wanasema nini kuhusu Zinn hii
Nilikuwa na uzoefu wa ajabu sana kufanya kazi naye! Yeye ni mtu wa kipekee sana na alitoa kazi ya juu sana. Ninamkoseza sana – usijali kufanya kazi naye!!! Yeye ni mtu wa ajabu, kila mtu.
Neil anafanya kazi kwenye mradi wa uchambuzi wa morpho-syntactical kwa wanafunzi wangu wa Kijapani. Natarajia kuona umekamilika hivi karibuni.
Alifanya kazi nzuri! Ningependekeza
Alitatua tatizo langu haraka na kikamilifu, na alikuwa na subira kuniongoza kuelekea suluhisho. Ninapendekeza sana huduma zake na siwezi kusubiri kufanya kazi pamoja tena!
Wateja walioingia pekee ambao wamenunua bidhaa hii ndio wanaweza kuacha ukaguzi.
Kategoria
Sera za Zinner
Zinns Zinazohusiana
