0
รถเข็นของคุณ
0
Zinn Hub
0
รถเข็นของคุณ
0

โดยสรุป

รายละเอียดสำคัญเกี่ยวกับบริการนี้เพื่อช่วยคุณตัดสินใจ สร้างโดย Zinn Hub ไม่ใช่ผู้ขาย

ความครอบคลุมของ MLOps

วงจรชีวิตเต็มรูปแบบ
ครอบคลุมวิศวกรรมข้อมูล, การฝึกอบรมโมเดล, การประเมิน, CI/CD และการปรับใช้บนคลาวด์บน GCP หรือ Hugging Face - แบบครบวงจร ไม่ใช่แค่การสร้างแบบจำลอง

ความเชี่ยวชาญหลัก

CV, NLP, การพยากรณ์, GenAI
การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์, NLP, การพยากรณ์อนุกรมเวลา, การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์, และแอปพลิเคชัน RAG/LangChain GenAI ล้วนอยู่ในขอบเขต

เทคโนโลยีที่ใช้

Python, TensorFlow, MLflow, Docker, GCP
Full stack: TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Pandas, NumPy, MLflow, Docker, GitHub Actions, GCP, and Hugging Face.

รูปแบบการจัดส่ง

โค้ดพร้อมใช้งานสำหรับการผลิต + เอกสารประกอบ
ซอร์สโค้ด, ไฟล์โมเดล และเอกสารที่เป็นลายลักษณ์อักษรจะถูกส่งมอบตามแต่ละโครงการ ผู้ซื้อยังคงเป็นเจ้าของโค้ดและโมเดลทั้งหมดอย่างสมบูรณ์

สิ่งที่คุณจะได้รับ

รูปแบบ:
รหัสที่กำหนดเอง
วิธีการจัดส่ง:
ผู้จัดการคำสั่งซื้อ
ประเภทวิดีโอ: พรีเซลล์
หมายเหตุ: ฉันจะเขียนโค้ดที่สะอาด เป็นมืออาชีพ และมีเอกสารประกอบอย่างดีให้คุณ

คำอธิบายฉบับเต็ม

ฉันสร้างและปรับใช้ระบบการเรียนรู้ของเครื่องที่สมบูรณ์พร้อมใช้งานจริง ซึ่งแก้ปัญหาทางธุรกิจที่แท้จริง ไม่ใช่แค่ต้นแบบที่วางทิ้งไว้ในสมุดบันทึก

ด้วยประสบการณ์ระดับมืออาชีพ 15 ปีในฐานะผู้นำด้านความคิดสร้างสรรค์ก่อนที่จะเปลี่ยนมาเป็นวิศวกรรมการเรียนรู้ของเครื่อง ผมนำเสนอสิ่งที่วิศวกร ML ส่วนใหญ่ไม่มี: มุมมองเชิงกลยุทธ์ที่เน้นธุรกิจเป็นอันดับแรก ผมไม่ได้แค่สร้างโมเดลเท่านั้น แต่ผมเข้าใจว่าทำไมคุณถึงต้องการมันและสิ่งที่พวกเขาต้องทำให้สำเร็จในเชิงพาณิชย์ นั่นหมายความว่าทุกระบบที่ผมส่งมอบได้รับการออกแบบโดยคำนึงถึงเป้าหมายการดำเนินงานที่แท้จริงของคุณ ไม่ใช่แค่ตัวชี้วัดความแม่นยำทางเทคนิค

ความเชี่ยวชาญของฉันครอบคลุมวงจร MLOps ทั้งหมด ฉันจัดการทุกอย่างตั้งแต่การวิศวกรรมข้อมูลดิบและการดึงคุณสมบัติ ไปจนถึงการฝึกอบรมโมเดล การประเมิน และการปรับใช้ CI/CD เต็มรูปแบบบน Google Cloud Platform หรือ Hugging Face คุณไม่จำเป็นต้องจ้างคนแยกกันสำหรับการเตรียมข้อมูล การสร้างโมเดล และการปรับใช้ — ฉันส่งมอบไปป์ไลน์ที่สมบูรณ์

ความเชี่ยวชาญหลักของฉันประกอบด้วยการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์สำหรับการพยากรณ์ผลลัพธ์ทางธุรกิจ, คอมพิวเตอร์วิทัศน์และการเรียนรู้เชิงลึกโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน, การประมวลผลภาษาธรรมชาติสำหรับการวิเคราะห์ข้อความและความเข้าใจภาษา, การพยากรณ์อนุกรมเวลาสำหรับการวางแผนความต้องการและการคาดการณ์การดำเนินงาน, และแอปพลิเคชัน GenAI รวมถึง RAG pipelines และการรวม LangChain

โครงการจริงที่ฉันสร้างและปรับใช้ ได้แก่ ระบบตรวจจับความผิดปกติโดยใช้ออโต้อินโค้ดเดอร์และสเปกโตรแกรมเมลสำหรับการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ (เข้ารอบสุดท้ายที่ ITEC ปักกิ่ง), แอปทำนายไมเกรนแบบครบวงจรที่ปรับใช้บน Hugging Face, โมเดลการคาดการณ์ความต้องการร้านอาหารสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลัง, ตัวจำแนกโรคพืชที่ใช้ CNN ที่ปรับใช้บน GCP พร้อมส่วนหน้าแบบสด และแอปพลิเคชันการให้คะแนนการบ้านที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับภาคการศึกษา

เทคโนโลยีที่ฉันใช้ประกอบด้วย Python, TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Pandas, NumPy, MLflow, Docker, GitHub Actions, GCP และ Hugging Face — ทุกสิ่งที่จำเป็นในการนำแนวคิดจากข้อมูลดิบไปสู่ระบบที่ใช้งานได้จริง ปรับขนาดได้ และปรับใช้ได้

Zinn นี้คิดราคาเป็นรายชั่วโมง โปรดส่งข้อความถึงฉันก่อนสั่งซื้อ เพื่อที่เราจะได้กำหนดขอบเขตโครงการของคุณ ประมาณการชั่วโมงที่ต้องการ และตรวจสอบให้แน่ใจว่าเราสอดคล้องกับสิ่งที่ต้องส่งมอบก่อนที่คุณจะยืนยัน จากนั้นเพียงเลือกจำนวนชั่วโมงเป็นปริมาณของคุณเมื่อชำระเงิน

มาเปลี่ยนข้อมูลของคุณให้เป็นโซลูชันที่ใช้งานได้จริง

การรับประกันคุณภาพ Zinner

✓
ผู้เชี่ยวชาญที่ผ่านการตรวจสอบ
Zinner ทุกคนจะได้รับการตรวจสอบและอนุมัติก่อนเข้าร่วมแพลตฟอร์ม
✓
รับประกันคุณภาพงาน
บริการทั้งหมดได้รับการสนับสนุนจากความมุ่งมั่นในการประกันคุณภาพของเรา
✓
การชำระเงินที่ปลอดภัย
การชำระเงินของคุณจะได้รับการคุ้มครองจนกว่าคุณจะอนุมัติงานที่ส่งมอบ

เปรียบเทียบแพ็คเกจ

คุณสมบัติหนึ่งชั่วโมง5 ชั่วโมง10 ชั่วโมง
เวลาจัดส่ง2 วัน7 วัน10 วัน
การแก้ไข123
เวลาวิศวกรรม ML 1 ชั่วโมง✓✕✕
การกำหนดขอบเขตโครงการหรือการตรวจสอบโค้ด✓✓✓
สรุปผลการวิจัยหรือข้อเสนอแนะเป็นลายลักษณ์อักษร✓✕✕
ข้อความติดตามพร้อมขั้นตอนต่อไป✓✕✕
5 ชั่วโมงของเวลาวิศวกรรม ML✕✓✕
การเตรียมข้อมูลหรือการสร้างคุณสมบัติ✕✓✕
การสร้างต้นแบบหรือการฝึกอบรมโมเดล✕✓✕
ส่งมอบซอร์สโค้ด✕✓✕
อัปเดตความคืบหน้าตลอด✕✓✓
เอกสารที่เป็นลายลักษณ์อักษรของงานที่เสร็จสมบูรณ์✕✓✕
10 ชั่วโมงของเวลาวิศวกรรม ML✕✕✓
การพัฒนาไปป์ไลน์แบบครบวงจร✕✕✓
การฝึกอบรม การประเมิน และการเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล✕✕✓
การปรับใช้ระบบคลาวด์ (GCP หรือ Hugging Face)✕✕✓
ซอร์สโค้ดและเอกสารทั้งหมด✕✕✓
คำแนะนำการสนับสนุนหลังการส่งมอบ✕✕✓

ตัวอย่าง

ดูตัวอย่างผลงานของผู้ขายที่เกี่ยวข้องกับ Zinn นี้

ผลงาน

ตัวอย่างผลงานของผู้ขายที่เกี่ยวข้องกับ Zinn นี้

แอปแบบครบวงจร

แอปประมวลผลเสียงแบบครบวงจร สำหรับการตรวจจับความผิดปกติของเครื่องยนต์เรือ

แอป AI ตรวจการบ้าน

แอป AI ตรวจการบ้านที่โฮสต์บน GCP และใช้ Gemini Models

ข้อมูลเพิ่มเติม

ทักษะของฉัน

Python:ใช่
TensorFlow:ใช่
Keras:ใช่
Scikit-Learn:ใช่
การเรียนรู้เชิงลึก:ใช่
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์:ใช่
ไปป์ไลน์ RAG:ใช่
LangChain:ใช่
วิศวกรรมพร้อมท์:ใช่
การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า:ใช่
วิศวกรรมคุณสมบัติ:ใช่
Pandas:ใช่
NumPy:ใช่
การสร้างแบบจำลองทางสถิติ:ใช่
GCP:ใช่
MLflow:ใช่
Docker:ใช่
GitHub Actions (CI/CD):ใช่
การพัฒนาและรวม API:ใช่
การเรียนรู้ของเครื่องและ AI:ใช่
GenAI & LLMs:ใช่
วิทยาศาสตร์ข้อมูล:ใช่
คลาวด์ & MLOps:ใช่

รายละเอียดบริการ

ประเภทบริการ
มาตรฐาน
ประเภท Zinner
ฟรีแลนเซอร์
ความพร้อมใช้งาน
24/7
ประเทศของผู้ขาย
ฟิลิปปินส์
ภาษาที่รองรับ
ภาษาอังกฤษ
ฟิลิปปินส์ (ตากาล็อก)
มี NDA
ใช่
ขนาดโครงการที่จัดการ
ทุกขนาด
เวลาตอบสนอง
วันเดียวกัน
ประสบการณ์หลายปี
10+

คำถามที่พบบ่อย

เนื่องจากโครงการ ML ทุกโครงการแตกต่างกัน ฉันจำเป็นต้องเข้าใจข้อมูลของคุณ ปัญหาทางธุรกิจของคุณ และผลลัพธ์ที่คุณคาดหวัง ก่อนที่จะให้ประมาณการชั่วโมงที่ถูกต้องแก่คุณ การสนทนาเพื่อกำหนดขอบเขตอย่างรวดเร็วช่วยให้คุณจ่ายเฉพาะสิ่งที่คุณต้องการจริง ๆ และเราจะสอดคล้องกันอย่างสมบูรณ์ก่อนที่จะเริ่มงานใด ๆ

แต่ละแพ็กเกจแสดงถึงจำนวนชั่วโมงตามอัตราต่อชั่วโมงของฉัน คุณเลือกแพ็กเกจที่เหมาะสมกับขอบเขตโครงการของคุณมากที่สุด และตัวเลือกจำนวนจะช่วยให้คุณสามารถเพิ่มจำนวนได้หากคุณต้องการชั่วโมงเพิ่มขึ้น ตัวอย่างเช่น การสั่งซื้อแพ็กเกจ Standard 2 เท่าจะให้คุณได้ 10 ชั่วโมง เราจะตกลงขอบเขตและชั่วโมงที่แน่นอนก่อนที่คุณจะทำการสั่งซื้อ

เราจะหารือเรื่องนี้ในระหว่างขั้นตอนการกำหนดขอบเขต หากโครงการเติบโตเกินกว่าประมาณการเดิม ฉันจะแจ้งให้คุณทราบก่อนที่จะทำงานเพิ่มเติม เพื่อให้คุณตัดสินใจว่าจะดำเนินการอย่างไรต่อไป ฉันไม่เคยเรียกเก็บเงินสำหรับเวลาที่เราไม่ได้ตกลงกัน

ใช่ คุณจะต้องจัดเตรียมชุดข้อมูลหรือแหล่งข้อมูลสำหรับโครงการของคุณ ในระหว่างการสนทนาเพื่อกำหนดขอบเขตงาน ฉันจะให้คำแนะนำเกี่ยวกับข้อกำหนดข้อมูล รูปแบบ และการประมวลผลล่วงหน้าที่อาจจำเป็นก่อนที่เราจะเริ่มต้น

สแต็กหลักของฉันคือ Python พร้อม TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Pandas และ NumPy สำหรับ MLOps ฉันใช้ MLflow, Docker, GitHub Actions และปรับใช้บน Google Cloud Platform หรือ Hugging Face หากโครงการของคุณต้องการเฟรมเวิร์กเฉพาะ โปรดแจ้งให้ฉันทราบในระหว่างการกำหนดขอบเขต

ใช่ ซอร์สโค้ด โมเดล และเอกสารทั้งหมดที่ผลิตขึ้นระหว่างโครงการของคุณจะถูกส่งมอบให้คุณ และเป็นของคุณที่จะใช้ แก้ไข และปรับใช้ได้ตามที่คุณเห็นสมควร

แน่นอน ไม่ว่าคุณจะต้องการปรับปรุงโมเดลที่มีอยู่ ฝึกอบรมใหม่ หรือนำไปใช้งานจริง ฉันสามารถสานต่อจากที่คุณหรือนักพัฒนาคนก่อนหน้าทำค้างไว้ได้ เพียงแค่แบ่งปันสิ่งที่คุณมีในระหว่างการสนทนาเพื่อกำหนดขอบเขตงานของเรา

โครงการที่ฉันนำไปใช้ครอบคลุมด้านการดูแลสุขภาพ เกษตรกรรม อาหารและเครื่องดื่ม การศึกษา และการบำรุงรักษาอุตสาหกรรม อย่างไรก็ตาม หลักการเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถนำไปใช้ได้กับทุกอุตสาหกรรม หากคุณมีข้อมูลและปัญหาทางธุรกิจ ฉันสามารถออกแบบโซลูชันได้

แพ็คเกจ Premium รวมถึงคำแนะนำการสนับสนุนหลังการส่งมอบ สำหรับการบำรุงรักษาหรือการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องนอกเหนือจากนั้น เราสามารถหารือเกี่ยวกับการจัดเตรียมแยกต่างหากในระหว่างการสนทนาขอบเขตงานของเรา

บริการนี้เหมาะสำหรับงาน ML ที่เน้นและกำหนดไว้อย่างชัดเจนในอัตราค่าบริการรายชั่วโมงที่แข่งขันได้ Zinn ML & Data Science ระดับสูงของฉันมีไว้สำหรับโครงการที่ซับซ้อนมากขึ้นซึ่งต้องการความเชี่ยวชาญด้านสถาปัตยกรรมที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น การออกแบบระบบขั้นสูง การตั้งค่า CI/CD pipeline และการปรับใช้ระดับการผลิตเต็มรูปแบบ ซึ่งสะท้อนให้เห็นในอัตราที่สูงขึ้น

รีวิวจากลูกค้า

ดูว่าลูกค้าของเราพูดถึง Zinn นี้ว่าอย่างไร

หมวดหมู่

นโยบาย Zinner

ฉันจะสร้างและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่กำหนดเองและไปป์ไลน์ Mlops — ต่อชั่วโมง 3 &Raquo; Zinn Hub

เฉพาะลูกค้าที่เข้าสู่ระบบและซื้อผลิตภัณฑ์นี้เท่านั้นจึงจะสามารถแสดงความคิดเห็นได้

ตัวเลือกและคำสั่งซื้อ

รับแอป Zinn Hub

การแจ้งเตือน · เข้าถึงได้เร็วขึ้น · เต็มหน้าจอ

แตะ แชร์ ในเบราว์เซอร์ของคุณ

➜ จากนั้นแตะ "เพิ่มไปยังหน้าจอหลัก"