Я створю моделі машинного навчання, НЛП або глибокого навчання для вашого проекту

Якщо вам потрібне рішення для машинного навчання або глибокого навчання, яке дійсно працює з вашими даними, ви знаходитесь в правильному місці. Незалежно від того, чи ваш проект включає класифікацію тексту, розпізнавання зображень, виявлення об'єктів, систему рекомендацій або індивідуальний конвеєр керованого навчання, ця послуга охоплює весь шлях — від неструктурованих необроблених даних до готової до виробництва моделі.

Кожна взаємодія починається з обговорення. Немає двох однакових проєктів з аналізу даних, тому, будь ласка, зв'яжіться з нами перед розміщенням замовлення, щоб переконатися, що обсяг, набір даних та результати чітко узгоджені з самого початку. Це захищає ваш бюджет та гарантує створення правильного рішення для вашої конкретної проблеми.

**Що включено**

Підготовка даних є основою кожної моделі тут. Це включає переведення в нижній регістр, видалення HTML-тегів та URL-адрес, очищення пробілів, виправлення орфографії, видалення стоп-слів, обробку пунктуації, токенізацію, стемінг та лематизацію — повний стек попередньої обробки тексту при роботі з мовними даними та еквівалентні конвеєри очищення для структурованих або графічних даних.

Розробка ознак базується на Bag of n-grams, character n-grams, TF-IDF, Word2Vec, прихованих марковських моделях та інших передових методах вилучення, придатних для поставленого завдання.

Розробка моделей охоплює весь спектр сучасного машинного навчання та глибокого навчання. Класичні алгоритми машинного навчання включають логістичну регресію, дерева рішень, випадкові ліси, градієнтний бустинг, метод k-найближчих сусідів, наївний баєсів класифікатор, лінійну регресію та метод опорних векторів. Архітектури глибокого навчання включають багатошарові перцептрони, згорткові нейронні мережі та передові розробки, такі як LeNet-5, ResNet та VGG16 — обрані відповідно до ваших вимог до завдання.

Завершені типи проєктів включають системи класифікації, регресійні моделі, рекомендаційні системи, системи пошуку інформації, конвеєри виявлення об'єктів та застосунки НЛП — з використанням як статистичних, так і нейромережевих підходів.

**Три рівні**

Початковий рівень забезпечує очищення даних та навчену модель керованого машинного навчання. Стандартний рівень додає документацію моделі, щоб ви точно розуміли, що було створено, та розгортання в хмарі, щоб модель була живою та доступною. Повний рівень додає інтеграцію API до всього цього, надаючи вашій програмі або команді чистий інтерфейс для запитів до моделі в реальному часі.

**Для кого це**

Стартапи, що перевіряють продукт на основі ШІ, дослідники, яким потрібен робочий прототип, розробники, що додають можливості машинного навчання до існуючої програми, та компанії, що прагнуть отримати інформацію або автоматизувати прийняття рішень на основі своїх даних. Якщо ви не впевнені, чи підходить ваш проект, почніть розмову — обсяг завжди можна адаптувати.

**Чому саме цей продавець**

Базуючись у Лондоні, маючи ступінь з комп'ютерних наук та практичний досвід у NLP, комп'ютерному зорі, глибокому навчанні та класичному машинному навчанні, це не універсальна послуга розробки — це сфокусована практика науки про дані зі справжньою глибиною в алгоритмах, конвеєрах попередньої обробки та підходах до розгортання, які вимагають сучасні проєкти машинного навчання.