0
รถเข็นของคุณ
0
Zinn Hub
0
รถเข็นของคุณ
0

โดยสรุป

รายละเอียดสำคัญเกี่ยวกับบริการนี้เพื่อช่วยคุณตัดสินใจ สร้างโดย Zinn Hub ไม่ใช่ผู้ขาย

ความครอบคลุมของอัลกอริทึม

ML + การเรียนรู้เชิงลึก
ครอบคลุมอัลกอริทึม ML แบบคลาสสิกที่หลากหลาย (SVM, Naive Bayes, Tree-based) ควบคู่ไปกับสถาปัตยกรรม Deep Learning เช่น CNNs, ResNet และ VGG16 — เหมาะสำหรับทั้งโครงการ AI แบบดั้งเดิมและสมัยใหม่

การประมวลผลล่วงหน้า NLP

ไปป์ไลน์แบบครบวงจร
รวมสแต็กการประมวลผลล่วงหน้า NLP ที่ครอบคลุมตั้งแต่การแยกคำและการทำให้เป็นคำหลักไปจนถึงการแก้ไขการสะกดคำและการลบแท็ก HTML ซึ่งช่วยลดความจำเป็นที่ผู้ซื้อจะต้องจัดการการเตรียมข้อมูลดิบแยกต่างหาก

การปรับใช้และการรวมระบบ

มีให้ผ่านการอัปเกรด
การปรับใช้ระบบคลาวด์และการรวม API ไม่รวมอยู่ในแพ็คเกจพื้นฐาน — ผู้ซื้อที่ต้องการโมเดลที่พร้อมใช้งานจริงและเรียกใช้ได้ควรพิจารณาการอัปเกรดเป็น Boost หรือ Premium ตามความเหมาะสม

ขอบเขตโครงการ

ต้องมีการพูดคุยก่อน
ผู้ขายขอให้มีการพูดคุยก่อนสั่งซื้ออย่างชัดเจน ซึ่งบ่งชี้ว่าบริการนี้เหมาะที่สุดสำหรับผู้ซื้อที่สามารถอธิบายกรณีการใช้งานได้อย่างชัดเจน ครอบคลุมพื้นที่ต่างๆ เช่น ระบบแนะนำ, การตรวจจับวัตถุ, การจำแนกภาพ และการดึงข้อมูล

สิ่งที่คุณจะได้รับ

รูปแบบ:
รหัสที่กำหนดเอง
รายงานเป็นลายลักษณ์อักษร
Cloud Link
ไฟล์ดิจิทัล
วิธีการจัดส่ง:
ผู้จัดการคำสั่งซื้อ
หมายเหตุ: ไฟล์โค้ดและโมเดลจะถูกส่งผ่านผู้จัดการคำสั่งซื้อ ลิงก์การปรับใช้บนคลาวด์จะถูกจัดเตรียมให้ในกรณีที่รวมอยู่ในระดับที่เลือก เอกสารประกอบโมเดลจะถูกส่งเป็นรายงานที่เป็นลายลักษณ์อักษร สิ่งที่ส่งมอบทั้งหมดจะถูกแชร์โดยตรงภายในคำสั่งซื้อเมื่อเสร็จสิ้น โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าชุดข้อมูลและสรุปโครงการของคุณได้รับการจัดเตรียมอย่างรวดเร็วเพื่อให้งานสามารถเริ่มต้นได้โดยไม่ล่าช้า

คำอธิบายฉบับเต็ม

หากคุณต้องการโซลูชันการเรียนรู้ของเครื่องหรือการเรียนรู้เชิงลึกที่ใช้งานได้จริงกับข้อมูลของคุณ คุณมาถูกที่แล้ว ไม่ว่าโครงการของคุณจะเกี่ยวข้องกับการจัดหมวดหมู่ข้อความ การจดจำรูปภาพ การตรวจจับวัตถุ ระบบแนะนำ หรือไปป์ไลน์การเรียนรู้แบบมีผู้สอนที่กำหนดเอง บริการนี้ครอบคลุมการเดินทางทั้งหมด — ตั้งแต่ข้อมูลดิบที่ยุ่งเหยิงไปจนถึงโมเดลที่พร้อมใช้งานจริง

ทุกการมีส่วนร่วมเริ่มต้นด้วยการสนทนา ไม่มีโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลสองโครงการใดที่เหมือนกัน ดังนั้นโปรดติดต่อก่อนทำการสั่งซื้อเพื่อให้แน่ใจว่าขอบเขต ชุดข้อมูล และผลลัพธ์ที่ส่งมอบได้รับการตกลงอย่างชัดเจนตั้งแต่เริ่มต้น สิ่งนี้จะช่วยปกป้องงบประมาณของคุณและรับประกันว่าโซลูชันที่ถูกต้องจะถูกสร้างขึ้นสำหรับปัญหาเฉพาะของคุณ

**สิ่งที่ครอบคลุม**

การเตรียมข้อมูลเป็นรากฐานของทุกโมเดลที่นี่ ซึ่งรวมถึงการแปลงเป็นตัวพิมพ์เล็ก การลบแท็ก HTML และ URL การทำความสะอาดช่องว่าง การแก้ไขการสะกดคำ การลบคำหยุด การจัดการเครื่องหมายวรรคตอน การแยกคำ การหาคำราก และการหาคำหลัก – สแต็กการประมวลผลข้อความล่วงหน้าทั้งหมดเมื่อทำงานกับข้อมูลภาษา และไปป์ไลน์การทำความสะอาดที่เทียบเท่าสำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้างหรือรูปภาพ

การออกแบบคุณลักษณะใช้ Bag of n-grams, character n-grams, TF-IDF, Word2Vec, Hidden Markov Models และเทคนิคการสกัดขั้นสูงอื่นๆ ที่เหมาะสมกับงานที่ทำอยู่

การพัฒนาโมเดลครอบคลุมความกว้างของ Machine Learning และ Deep Learning สมัยใหม่ อัลกอริทึม ML แบบคลาสสิก ได้แก่ Logistic Regression, Decision Trees, Random Forests, Gradient Boosting, k-Nearest Neighbours, Naïve Bayes, Linear Regression และ Support Vector Machines สถาปัตยกรรม Deep Learning ได้แก่ Multilayer Perceptrons, Convolutional Neural Networks และการออกแบบขั้นสูง เช่น LeNet-5, ResNet และ VGG16 — เลือกตามความต้องการของงานของคุณ

ประเภทโครงการที่เสร็จสมบูรณ์ ได้แก่ ระบบการจัดหมวดหมู่, โมเดลการถดถอย, ระบบแนะนำ, ระบบการดึงข้อมูล, ไปป์ไลน์การตรวจจับวัตถุ และแอปพลิเคชัน NLP — โดยใช้ทั้งวิธีการทางสถิติและโครงข่ายประสาทเทียม

**สามระดับ**

ระดับเริ่มต้นจะมีการทำความสะอาดข้อมูลและโมเดล ML แบบมีผู้ดูแลที่ได้รับการฝึกฝน ระดับมาตรฐานจะเพิ่มเอกสารประกอบโมเดลเพื่อให้คุณเข้าใจว่าสร้างอะไรขึ้นมาบ้าง และการปรับใช้บนคลาวด์เพื่อให้โมเดลทำงานและเข้าถึงได้ ระดับเต็มจะเพิ่มการรวม API นอกเหนือจากทั้งหมดนั้น ทำให้แอปพลิเคชันหรือทีมของคุณมีอินเทอร์เฟซที่สะอาดตาเพื่อสอบถามโมเดลแบบเรียลไทม์

**สำหรับใคร**

สตาร์ทอัพที่กำลังตรวจสอบผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI, นักวิจัยที่ต้องการต้นแบบที่ใช้งานได้, นักพัฒนาที่เพิ่มความสามารถ ML ให้กับแอปพลิเคชันที่มีอยู่ และธุรกิจที่ต้องการดึงข้อมูลเชิงลึกหรือทำให้การตัดสินใจเป็นอัตโนมัติจากข้อมูลของพวกเขา หากคุณไม่แน่ใจว่าโครงการของคุณเหมาะสมหรือไม่ ให้เริ่มการสนทนา — ขอบเขตสามารถปรับแต่งได้เสมอ

**ทำไมต้องผู้ขายรายนี้**

ตั้งอยู่ในลอนดอนพร้อมปริญญาด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์และประสบการณ์ตรงในด้าน NLP, Computer Vision, Deep Learning และ ML แบบคลาสสิก นี่ไม่ใช่บริการพัฒนาทั่วไป — แต่เป็นการปฏิบัติงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มุ่งเน้นและมีความลึกซึ้งอย่างแท้จริงในด้านอัลกอริทึม, ไปป์ไลน์การประมวลผลล่วงหน้า และแนวทางการปรับใช้ที่โครงการ ML สมัยใหม่ต้องการ

การรับประกันคุณภาพ Zinner

✓
ผู้เชี่ยวชาญที่ผ่านการตรวจสอบ
Zinner ทุกคนจะได้รับการตรวจสอบและอนุมัติก่อนเข้าร่วมแพลตฟอร์ม
✓
รับประกันคุณภาพงาน
บริการทั้งหมดได้รับการสนับสนุนจากความมุ่งมั่นในการประกันคุณภาพของเรา
✓
การชำระเงินที่ปลอดภัย
การชำระเงินของคุณจะได้รับการคุ้มครองจนกว่าคุณจะอนุมัติงานที่ส่งมอบ

เปรียบเทียบแพ็คเกจ

คุณสมบัติเริ่มต้นมาตรฐานพรีเมียม
เวลาจัดส่ง3 วัน5 วัน6 วัน
การแก้ไขไม่จำกัดไม่จำกัดไม่จำกัด
การเตรียมข้อมูลและการทำความสะอาดข้อมูลแบบครบวงจร✓✕✕
โมเดล ML แบบมีผู้ดูแลที่สร้างและฝึกฝนจากข้อมูลของคุณ✓✕✕
การวิจัยอัลกอริทึมที่เหมาะสมที่สุดสำหรับงานของคุณ✓✕✕
การสร้างโมเดลที่ส่งมอบเป็นโค้ดที่ใช้งานได้✓✕✕
แก้ไขได้ไม่จำกัด✓✓✓
การสนทนาก่อนสั่งซื้อเพื่อยืนยันขอบเขต✓✓✓
ทุกอย่างที่รวมอยู่ในระดับเริ่มต้น✕✓✕
การปรับใช้ระบบคลาวด์เพื่อให้โมเดลของคุณใช้งานได้และเข้าถึงได้✕✓✕
เอกสารประกอบโมเดลที่ครอบคลุมอธิบายสถาปัตยกรรมและการตัดสินใจ✕✓✕
การวิจัยและการสร้างแบบจำลองตามมาตรฐาน✕✓✕
ทุกอย่างรวมอยู่ในระดับ Standard✕✕✓
การรวม API เพื่อให้แอปหรือทีมของคุณสามารถสอบถามโมเดลได้แบบเรียลไทม์✕✕✓
การปรับใช้ระบบคลาวด์พร้อมเอกสารประกอบฉบับสมบูรณ์✕✕✓
มีสถาปัตยกรรม DL ขั้นสูง (CNNs, ResNet, VGG16, MLPs)✕✕✓

ผลงาน

ตัวอย่างผลงานของผู้ขายที่เกี่ยวข้องกับ Zinn นี้

สร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง, NLP หรือการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับโครงการของคุณ

สร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง, NLP หรือการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับโครงการของคุณ

ข้อมูลเพิ่มเติม

ทำไมต้องเลือกฉัน

ภูมิหลังทางการศึกษา:ปริญญาด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ (ปริญญาตรี) ตั้งอยู่ในลอนดอน ประเทศอังกฤษ
ความเชี่ยวชาญหลัก:การประมวลผลภาษาธรรมชาติ, การเรียนรู้ของเครื่อง, การเรียนรู้เชิงลึก, การประมวลผลภาพ / คอมพิวเตอร์วิทัศน์
ประเภทโครงการที่ส่งมอบ:ระบบการจัดหมวดหมู่, ระบบแนะนำ, ระบบการดึงข้อมูล, การตรวจจับวัตถุ, ไปป์ไลน์ NLP, โมเดลการถดถอย

เครื่องมือที่ฉันใช้

อัลกอริทึม ML:Logistic Regression, SVM, Decision Trees, Random Forest, Gradient Boosting, k-NN, Naïve Bayes, Linear Regression
สถาปัตยกรรม Deep learning:MLPs, CNNs, LeNet-5, ResNet, VGG16
เทคนิค NLP และคุณสมบัติ:TF-IDF, Word2Vec, Bag of n-grams, Character n-grams, Hidden Markov Models, Tokenisation, Stemming, Lemmatisation

เหมาะสำหรับ

ลูกค้าในอุดมคติ:สตาร์ทอัพที่กำลังตรวจสอบผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI, นักวิจัยที่ต้องการต้นแบบที่ใช้งานได้, นักพัฒนาที่เพิ่ม ML ลงในแอปพลิเคชันที่มีอยู่, ธุรกิจที่ทำให้การตัดสินใจเป็นไปโดยอัตโนมัติหรือดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล
ขนาดโปรเจกต์ที่เหมาะสม:ตั้งแต่โมเดลที่ได้รับการดูแลเพียงโมเดลเดียวไปจนถึงระบบ ML ที่ปรับใช้เต็มรูปแบบ เข้าถึงได้ด้วย API พร้อมเอกสารประกอบ

คำถามที่พบบ่อย

ใช่ — โปรดติดต่อเราก่อนสั่งซื้อเสมอ ทุกโครงการ ML มีข้อมูล ขอบเขต และวัตถุประสงค์ที่ไม่เหมือนใคร และการพูดคุยสั้นๆ จะช่วยให้มั่นใจได้ว่าระดับและแนวทางที่ถูกต้องได้รับการยืนยันก่อนเริ่มงาน ซึ่งจะช่วยปกป้องงบประมาณของคุณและหลีกเลี่ยงความคาดหวังที่ไม่ตรงกัน

คุณจะต้องจัดเตรียมชุดข้อมูลของคุณ (หรือคำอธิบายที่ชัดเจน) ผลลัพธ์เป้าหมายหรือคำชี้แจงปัญหา และข้อจำกัดหรือความต้องการเกี่ยวกับอัลกอริทึม เฟรมเวิร์ก หรือสภาพแวดล้อมการปรับใช้ ยิ่งสรุปได้ชัดเจนเท่าไหร่ การส่งมอบก็จะยิ่งเร็วขึ้นเท่านั้น

เริ่มต้นการสนทนาและอธิบายโปรเจกต์ของคุณ ระดับ Starter เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมและโค้ดที่สะอาดเพื่อนำไปใช้งานต่อเอง ระดับ Standard เหมาะอย่างยิ่งหากคุณต้องการโมเดลที่ปรับใช้พร้อมเอกสารประกอบ ระดับ Premium เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมเมื่อคุณต้องการ API สดที่ระบบภายนอกหรือแอปสามารถเรียกใช้ได้โดยตรง

ML แบบคลาสสิกประกอบด้วย Logistic Regression, Decision Trees, Random Forests, Gradient Boosting, k-Nearest Neighbours, Naïve Bayes, Linear Regression และ SVM การเรียนรู้เชิงลึกครอบคลุม MLP, CNN, LeNet-5, ResNet, VGG16 และสถาปัตยกรรมอื่นๆ ที่เหมาะสำหรับงานรูปภาพหรือลำดับ อัลกอริทึมที่เหมาะสมจะถูกเลือกตามข้อมูลและวัตถุประสงค์ของคุณ

เอกสารประกอบอธิบายสถาปัตยกรรมที่เลือก ขั้นตอนการประมวลผลล่วงหน้าที่ใช้ คุณสมบัติที่ใช้ กระบวนการฝึกอบรม เมตริกการประเมิน และคำแนะนำเกี่ยวกับวิธีการใช้หรือขยายโมเดล เอกสารนี้เขียนขึ้นเพื่อให้สมาชิกทีมเทคนิคสามารถนำไปใช้และเข้าใจได้อย่างถ่องแท้ว่าสร้างอะไรและทำไม

โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมจะถูกบรรจุและปรับใช้กับสภาพแวดล้อมคลาวด์ เพื่อให้สามารถใช้งานได้จริงและเข้าถึงได้ ไม่ใช่แค่สคริปต์ในเครื่องเท่านั้น รายละเอียดเฉพาะ (แพลตฟอร์ม การกำหนดค่า) จะตกลงกันในระหว่างการหารือล่วงหน้าตามโครงสร้างพื้นฐานและความต้องการที่มีอยู่ของคุณ

ทุกระดับรวมถึงการแก้ไขไม่จำกัด หมายความว่าหากผลลัพธ์ของโมเดลหรือโค้ดไม่ตรงตามข้อกำหนดที่ตกลงกันไว้ จะมีการปรับเปลี่ยนจนกว่าจะตรง การแก้ไขจะอยู่ในขอบเขตของข้อตกลงเดิม — การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในคำถามปัญหาหรือชุดข้อมูลอาจต้องมีการหารือใหม่

โครงการต่างๆ ได้แก่ ระบบการจัดหมวดหมู่, ระบบแนะนำ, ระบบการดึงข้อมูล, ไปป์ไลน์การตรวจจับวัตถุ, แอปพลิเคชันการประมวลผลข้อความ NLP และโมเดลการถดถอย — โดยใช้ทั้งวิธีการทางสถิติและโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกในหลากหลายโดเมน

รีวิวจากลูกค้า

ดูว่าลูกค้าของเราพูดถึง Zinn นี้ว่าอย่างไร

5.0
4 รีวิว
5 ⭐
4
4 ⭐
0
3 ⭐
0
2 ⭐
0
1 ⭐
0

ฉันมีประสบการณ์ที่ยอดเยี่ยมในการทำงานกับเขา! เขาเป็นคนที่โดดเด่นอย่างแน่นอนและให้งานที่มีคุณภาพสูง ฉันแนะนำเขาอย่างยิ่ง – อย่าลังเลที่จะทำงานกับเขา!!! เขาเยี่ยมมาก ทุกคน

นีลกำลังทำงานในโครงการวิเคราะห์ทางสัณฐานวิทยา-วากยสัมพันธ์สำหรับนักเรียนญี่ปุ่นของฉัน ฉันหวังว่าจะได้เห็นมันเสร็จเร็วๆ นี้

ทำงานได้อย่างยอดเยี่ยม! ขอแนะนำ

เขาแก้ปัญหาของฉันได้อย่างรวดเร็วและสมบูรณ์แบบ และมีความอดทนที่จะแนะนำฉันไปสู่ทางออก ฉันขอแนะนำบริการของเขาเป็นอย่างยิ่ง และแทบรอไม่ไหวที่จะได้ร่วมงานกันอีกครั้ง!

เฉพาะลูกค้าที่เข้าสู่ระบบและซื้อผลิตภัณฑ์นี้เท่านั้นจึงจะสามารถแสดงความคิดเห็นได้

หมวดหมู่

นโยบาย Zinner

ให้บริการ Machine Learning

เฉพาะลูกค้าที่เข้าสู่ระบบและซื้อผลิตภัณฑ์นี้เท่านั้นจึงจะสามารถแสดงความคิดเห็นได้

ตัวเลือกและคำสั่งซื้อ

รับแอป Zinn Hub

การแจ้งเตือน · เข้าถึงได้เร็วขึ้น · เต็มหน้าจอ

แตะ แชร์ ในเบราว์เซอร์ของคุณ

➜ จากนั้นแตะ "เพิ่มไปยังหน้าจอหลัก"