Zinn Hub
0
Ваш кошик
0

Короткий огляд

Ключові деталі про цю послугу, які допоможуть вам прийняти рішення. Згенеровано Zinn Hub, а не продавцем.

Покриття алгоритмом

6+ класифікаторів ML
Включає логістичну регресію, наївний баєсівський класифікатор, дерева рішень, випадковий ліс, градієнтний бустинг та нейронні мережі — дозволяючи вибрати найбільш підходящу модель для ваших даних.

Технологічний стек

Python · Scikit-learn · TensorFlow
Побудовано на стандартних бібліотеках, включаючи Pandas, Scikit-learn та TensorFlow, що забезпечує відтворювані та готові до виробництва результати.

Час доставки

3 Днів
Повний конвеєр від попередньої обробки та вибору ознак до навчання моделі, тестування та інтерпретації результатів, доставлений протягом 3 днів.

Вимоги до даних

Лише табличні набори даних
Ця послуга спеціально розроблена для структурованих табличних даних з визначеною цільовою змінною — ідеально підходить для проблем бізнес-класифікації, таких як відтік клієнтів, шахрайство або оцінка ризиків.

Що ви отримаєте

Формати:
Цифрові файли
Письмовий звіт
Вихідні файли
Спосіб доставки:
Менеджер замовлень
Примітки: Результати завантажуються безпосередньо через менеджер замовлень. Ви отримаєте вихідні дані навченої моделі та інтерпретацію результатів у вигляді цифрових файлів. Рівень Advanced та доповнення Written Report включають вихідний код Python з коментарями. Усі файли чітко позначені та супроводжуються резюме висновків та метриками продуктивності моделі.

Повний опис

Якщо ваш бізнес базується на табличних даних і вам потрібно прогнозувати результати — відтік клієнтів, класифікація захворювань, виявлення шахрайства, оцінка потенційних клієнтів або будь-яка інша ціль на основі категорій — правильно побудована модель класифікації машинного навчання перетворює ці необроблені дані на надійні, дієві прогнози.

Zinn Digital — це лондонська команда фахівців з обробки даних з великим практичним досвідом у розробці рішень для класифікації на Python. Ми керуємо повним циклом від неструктурованих необроблених даних до чистої, добре задокументованої моделі, якій ви можете довіряти та використовувати.

Ось що саме ми робимо для вас:

Ми починаємо з ретельної попередньої обробки даних — обробки відсутніх значень, кодування категоріальних змінних, масштабування ознак та вирішення проблем дисбалансу класів, які інакше спотворили б продуктивність вашої моделі. Далі ми проводимо ретельний відбір ознак, щоб ідентифікувати змінні, які дійсно забезпечують прогностичну потужність, відсікаючи шум, що збільшує складність моделі без покращення точності.

Маючи чистий набір даних, ми оцінюємо та порівнюємо кілька алгоритмів класифікації, які найкраще підходять для вашої проблеми. Наш інструментарій охоплює логістичну регресію, наївний баєсівський класифікатор, алгоритми дерева рішень, випадковий ліс, градієнтний бустинг та нейронні мережі, що дає нам можливість підібрати правильний підхід до характеристик ваших даних. Ми навчаємо та тестуємо обрану модель, використовуючи надійні методи валідації, щоб показники продуктивності відображали реальну поведінку, а не перенавчання.

Нарешті, ми чітко інтерпретуємо результати — пояснюючи, що говорить вам модель, наскільки вона впевнена та що означають результати в контексті вашого конкретного випадку використання.

Інструменти та бібліотеки, з якими ми працюємо: Python, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow та повний набір перерахованих вище методів машинного навчання.

Ця послуга ідеально підходить для аналітиків даних, продуктових команд, дослідників та власників бізнесу, які мають розмічений набір даних і потребують професійно побудованої надійної моделі класифікації — без необхідності вивчати науку про дані з нуля.

Ми базуємося в Лондоні та працюємо через систему замовлень Zinn Hub. Після розміщення замовлення просто поділіться своїм набором даних та будь-яким відповідним контекстом проекту. Якщо нам знадобиться уточнення, ми оперативно зв'яжемося з вами через чат замовлення.

Оберіть рівень, який відповідає вашим потребам, і дозвольте нам перетворити ваші дані на рішення.

Гарантія якості Zinner

✓
Перевірений професіонал
Кожен Zinner перевіряється та затверджується перед приєднанням до платформи.
✓
Гарантія якісної роботи
Усі послуги підкріплені нашою гарантією якості.
✓
Безпечна оплата
Ваш платіж захищений, доки ви не затвердите виконану роботу.

Порівняти пакети

ФункціяОсновнийПрофесійнийРозширений
Час доставки3 днів5 днів9 днів
Ревізії123
Попередня обробка даних (пропущені значення, кодування, масштабування)✓✕✕
Вибір ознак для ідентифікації прогностичних змінних✓✕✕
Єдина оптимальна модель класифікації, навчена та протестована✓✕✕
Оцінка продуктивності моделі та інтерпретація результатів✓✕✕
Доставка на основі Python з використанням Pandas і Scikit-learn✓✕✕
Дослідження найбільш підходящого алгоритму для ваших даних✓✕✕
Все, що в Essential✕✓✕
Порівняння кількох алгоритмів класифікації (наприклад, випадковий ліс, градієнтний бустинг, нейронна мережа)✕✓✕
Налаштування гіперпараметрів для оптимізованої точності моделі✕✓✕
Обробка дисбалансу класів, де це необхідно✕✓✕
Розширена інтерпретація з аналізом важливості функцій✕✓✕
Код Python з використанням Scikit-learn та TensorFlow за потреби✕✓✕
Все, що в Professional✕✕✓
Оцінені ансамблеві та вдосконалені моделі нейронних мереж✕✕✓
Перехресна перевірка та надійна методологія навчання/тестування✕✕✓
Детальний письмовий звіт про методологію, висновки та рекомендації✕✕✓
Повний коментований код Python та вихідні файли надано✕✕✓
Пріоритетна обробка замовлень з тіснішою співпрацею через чат замовлення✕✕✓

Портфоліо

Приклади робіт продавця, пов'язаних із цим Zinn.

Створіть модель класифікації Python ML для свого набору даних

Створіть модель класифікації Python ML для свого набору даних

Додаткова інформація

Інструменти, які я використовую

Мова програмування:Python
Основні бібліотеки:Pandas, Scikit-learn, TensorFlow
Доступні алгоритми:Логістична регресія, наївний баєсів класифікатор, дерева рішень, випадковий ліс, градієнтний бустинг, нейронні мережі

Ідеально підходить для

Ідеальні клієнти:Власники бізнесу з маркованими табличними даними, Дослідники, яким потрібні прогностичні моделі, Аналітики даних, яким потрібен готовий конвеєр машинного навчання, Команди продуктів, які інтегрують класифікацію у свій робочий процес
Типові випадки використання:Прогнозування відтоку клієнтів, Виявлення шахрайства, Медична або клінічна класифікація, Оцінка лідів, Категоризація ризиків

Мій процес

Покроковий робочий процес:1. Отримання набору даних та брифу проекту через менеджер замовлень, 2. Попередня обробка даних — очищення, кодування, масштабування, 3. Вибір ознак для ідентифікації справді прогностичних змінних, 4. Оцінка алгоритму та навчання моделі, 5. Тестування, валідація та вимірювання продуктивності, 6. Надання результатів з чіткою інтерпретацією результатів

Часті запитання

Найкраще підходить файл CSV або Excel. Ваш набір даних має бути табличним (рядки та стовпці) з чітко визначеним цільовим стовпцем — змінною, яку ви хочете, щоб модель передбачила. Якщо ваші дані в іншому форматі, згадайте про це в вимогах до замовлення, і ми надамо консультацію.

Попередня обробка даних включена в кожен рівень спеціально для обробки цих ситуацій. Ми вирішуємо проблеми з відсутніми значеннями, викидами та низькими розмірами вибірки як частину конвеєра. Якщо ваш набір даних занадто обмежений для побудови надійної моделі, ми чесно повідомимо вам про це, перш ніж продовжувати.

Це залежить від ваших даних та типу проблеми. Ми оцінюємо кандидатів з логістичної регресії, наївного Байєса, дерев рішень, випадкового лісу, градієнтного бустингу та нейронних мереж, а потім обираємо — або комбінуємо — підхід, який найкраще працює з вашим конкретним набором даних.

Рівень Essential включає навчену модель та результати з інтерпретацією. Рівень Advanced включає повні файли вихідного коду Python з коментарями. Якщо вам потрібен вихідний код на нижчому рівні, додайте доповнення Письмовий звіт та вихідні файли або оновіть до рівня Advanced.

Перегляд охоплює коригування моделі або аналізу на основі наданого вами зворотного зв'язку після доставки — наприклад, спробу іншого алгоритму, коригування цільової змінної або уточнення вибору ознак. Він не охоплює надання абсолютно нового набору даних або принципово іншого обсягу проекту.

Після розміщення замовлення завантажте свій набір даних безпосередньо через менеджер замовлень. Будь ласка, також включіть будь-який відповідний контекст щодо проекту — що ви намагаєтеся передбачити та будь-які знання предметної області, які можуть допомогти — у поле вимог.

Так — ми працюємо як з бінарною класифікацією (дві категорії результатів), так і з багатокласовою класифікацією (три або більше категорій). Просто опишіть свою цільову змінну при поданні вимог.

Відгуки клієнтів

Подивіться, що наші клієнти говорять про цей Zinn

4.8
5 відгуків
5 ⭐
4
4 ⭐
1
3 ⭐
0
2 ⭐
0
1 ⭐
0

Ніл неймовірно вправний у своїй справі і завжди виконує роботу вчасно. Він постійно докладає додаткових зусиль, приділяючи пильну увагу навіть найдрібнішим деталям. Його відданість і трудова етика очевидні у всьому, що він робить, і зрозуміло, що він пишається тим, що створює високоякісні результати. Я дуже рекомендую Ніла — він справжній професіонал, на якого можна покластися, щоб робота була виконана правильно.

Працювати з ним чудово; він доклав усіх зусиль, щоб виконати завдання.

Добре зроблено.

Чудова робота!

Працювати з Нілом Ханом було суцільним задоволенням! Його професіоналізм та пильна увага до деталей справді перевершили очікування, забезпечуючи бездоганність кожного результату. Він не лише продемонстрував глибоке розуміння основних концепцій у Data Science & ML, але й його рівень співпраці та своєчасна доставка зробили весь процес плавним та ефективним. Дуже рекомендую!

Залишити відгук можуть лише зареєстровані клієнти, які придбали цей продукт.

Категорії

Політики Zinner

Python Machine Learning Classification Analysis By Zinn Digital&Reg;

Залишити відгук можуть лише зареєстровані клієнти, які придбали цей продукт.

Варіанти та замовлення

Отримайте додаток Zinn Hub

Сповіщення · Швидший доступ · Повний екран

Натисніть Поділитися у вашому браузері

➜ Потім натисніть "Додати на головний екран"