Наскрізна розробка машинного навчання — від попередньої обробки даних та навчання моделей до розгортання в хмарі на GCP та Hugging Face. Глибоке навчання, комп'ютерний зір, НЛП, предиктивне моделювання та прогнозування часових рядів, все це обробляється протягом повного життєвого циклу MLOps.
Я створюватиму та розгортатиму власні моделі машинного навчання та конвеєри MLOps — погодинно
1 година професійного інженерінгу машинного навчання. Ідеально підходить для початкових консультацій, визначення обсягу проєкту, перевірки коду або невеликих цільових завдань. Напишіть мені перед замовленням.
- 1 година часу інженера машинного навчання
- Визначення обсягу проекту або перегляд коду
- Письмове резюме висновків або рекомендацій
- Наступне повідомлення з подальшими кроками
5 години спеціалізованої ML-інженерії для контейнерних збірок — попередня обробка даних, прототипування моделей, розробка функцій або розгортання існуючої моделі. Напишіть мені перед замовленням.
- 5 годин інженерного часу ML
- Попередня обробка даних або інженерія ознак
- Прототипування або навчання моделей
- Вихідний код надано
- Оновлення прогресу протягом усього процесу
- Письмова документація виконаної роботи
10 годин наскрізної ML-інженерії для значних проектів — повні конвеєри навчання, розгортання в хмарі або повні системи підтвердження концепції. Напишіть мені перед замовленням.
- 10 годин інженерного часу ML
- Повна розробка конвеєра від початку до кінця
- Навчання, оцінка та оптимізація моделі
- Розгортання в хмарі (GCP або Hugging Face)
- Весь вихідний код та документація
- Оновлення прогресу протягом усього процесу
- Посібник із підтримки після доставки
Запит індивідуальної пропозиції
Увійдіть, щоб запросити індивідуальну пропозицію
Створіть безкоштовний обліковий запис або увійдіть, щоб запросити персоналізовану пропозицію від цього Zinner.
Увійти / ЗареєструватисяЗадати питання перед продажем
Увійдіть, щоб задати питання
Щоб зменшити спам на платформі, повідомлення перед продажем можуть надсилати лише зареєстровані користувачі.
Створіть безкоштовний обліковий запис або увійдіть, щоб надіслати повідомлення цьому Zinner безпосередньо.
Увійти / ЗареєструватисяПотрібен вхід
Створіть безкоштовний обліковий запис або увійдіть, щоб надіслати повідомлення цьому Zinner.
Увійти / ЗареєструватисяПотрібен вхід
Створіть безкоштовний обліковий запис або увійдіть, щоб надіслати запит на персоналізовану пропозицію.
Увійти / ЗареєструватисяКороткий огляд
Ключові деталі про цю послугу, які допоможуть вам прийняти рішення. Згенеровано Zinn Hub, а не продавцем.
Ціннісна пропозиція
Покриття MLOps
Основні спеціалізації
Технологічний стек
Формат доставки
Що ви отримаєте
Повний опис
Я створюю та розгортаю повноцінні, готові до виробництва системи машинного навчання, які вирішують реальні бізнес-проблеми — а не просто прототипи, що лежать у блокноті, збираючи пил.
Маючи 15 років професійного досвіду на посаді креативного директора, перш ніж перейти до інженерії машинного навчання, я приношу те, чого немає у більшості інженерів машинного навчання: стратегічний, бізнес-орієнтований підхід. Я не просто створюю моделі — я розумію, чому вони вам потрібні і чого вони повинні досягти в комерційному плані. Це означає, що кожна система, яку я надаю, розроблена з урахуванням ваших фактичних операційних цілей, а не лише технічних показників точності.
Мій досвід охоплює весь життєвий цикл MLOps. Я займаюся всім: від інженерії сирих даних та вилучення ознак до навчання моделей, оцінки та повного розгортання CI/CD на Google Cloud Platform або Hugging Face. Вам не потрібно наймати окремих людей для підготовки даних, моделювання та розгортання — я надаю повний конвеєр.
Мої основні спеціалізації включають предиктивне моделювання для прогнозування бізнес-результатів, комп'ютерний зір та глибоке навчання з використанням згорткових нейронних мереж, обробку природної мови для аналізу тексту та розуміння мови, прогнозування часових рядів для планування попиту та оперативного прогнозування, а також програми GenAI, включаючи конвеєри RAG та інтеграції LangChain.
Реальні проекти, які я створив та розгорнув, включають систему виявлення аномалій за допомогою автокодерів та мел-спектрограм для прогностичного обслуговування (увійшла до короткого списку на ITEC Beijing), наскрізний додаток для прогнозування мігрені, розгорнутий на Hugging Face, модель прогнозування попиту в ресторанах для оптимізації запасів, класифікатор хвороб рослин на основі CNN, розгорнутий на GCP з живим інтерфейсом, та додаток для оцінювання домашніх завдань на базі ШІ для освітнього сектору.
Мій технологічний стек включає Python, TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Pandas, NumPy, MLflow, Docker, GitHub Actions, GCP та Hugging Face — все необхідне для перетворення концепції з сирих даних на живу, масштабовану, розгорнуту систему.
Цей Zinn оцінюється за годину. Будь ласка, напишіть мені перед замовленням, щоб ми могли визначити обсяг вашого проекту, оцінити необхідні години та переконатися, що ми узгоджені щодо результатів, перш ніж ви візьмете на себе зобов'язання. Потім просто виберіть кількість годин як вашу кількість при оформленні замовлення.
Перетворимо ваші дані на розгорнуте рішення, яке дійсно працює.
Гарантія якості Zinner
Кожен Zinner перевіряється та затверджується перед приєднанням до платформи.
Усі послуги підкріплені нашою гарантією якості.
Ваш платіж захищений, доки ви не затвердите виконану роботу.
Порівняти пакети
| Функція | Одна година | 5 Годинний блок | 10 Годинний блок |
|---|---|---|---|
| Час доставки | 2 днів | 7 днів | 10 днів |
| Ревізії | 1 | 2 | 3 |
| 1 година інженерного часу ML | ✓ | ✕ | ✕ |
| Визначення обсягу проекту або перегляд коду | ✓ | ✓ | ✓ |
| Письмове резюме висновків або рекомендацій | ✓ | ✕ | ✕ |
| Подальше повідомлення з наступними кроками | ✓ | ✕ | ✕ |
| 5 годин інженерного часу ML | ✕ | ✓ | ✕ |
| Попередня обробка даних або розробка ознак | ✕ | ✓ | ✕ |
| Прототипування або навчання моделі | ✕ | ✓ | ✕ |
| Вихідний код доставлено | ✕ | ✓ | ✕ |
| Оновлення прогресу протягом усього процесу | ✕ | ✓ | ✓ |
| Письмова документація виконаної роботи | ✕ | ✓ | ✕ |
| 10 годин інженерного часу ML | ✕ | ✕ | ✓ |
| Повна розробка наскрізного конвеєра | ✕ | ✕ | ✓ |
| Навчання, оцінка та оптимізація моделі | ✕ | ✕ | ✓ |
| Розгортання в хмарі (GCP або Hugging Face) | ✕ | ✕ | ✓ |
| Весь вихідний код та документація | ✕ | ✕ | ✓ |
| Посібник з підтримки після доставки | ✕ | ✕ | ✓ |
Зразки
Перегляньте приклади робіт продавця, пов'язаних з цим Zinn.
Портфоліо
Приклади робіт продавця, пов'язаних із цим Zinn.
Наскрізний додаток
Наскрізний додаток для обробки аудіо, для виявлення аномалій у двигунах човнів
Додаток ШІ для оцінювання домашніх завдань
Додаток ШІ для оцінювання домашніх завдань, розміщений на GCP та використовує моделі Gemini
Додаткова інформація
Мої навички
Деталі послуги
Часті запитання
Тому що кожен проєкт машинного навчання відрізняється. Мені потрібно зрозуміти ваші дані, вашу бізнес-проблему та ваші очікувані результати, перш ніж я зможу надати вам точну оцінку необхідних годин. Швидка розмова про обсяг робіт гарантує, що ви платите лише за те, що вам дійсно потрібно, і що ми повністю узгоджені до початку будь-якої роботи.
Кожен пакет представляє блок годин за моєю погодинною ставкою. Ви обираєте пакет, який найкраще відповідає обсягу вашого проєкту, а селектор кількості дозволяє помножити, якщо вам потрібно більше годин. Наприклад, замовлення 2x стандартного пакета дає вам 10 годин. Ми узгодимо точний обсяг і години, перш ніж ви розмістите замовлення.
Ми обговоримо це на етапі визначення обсягу робіт. Якщо проект вийде за межі початкової оцінки, я повідомлю вас до початку додаткових годин роботи, щоб ви могли вирішити, як діяти далі. Я ніколи не стягую плату за час, про який ми не домовилися.
Так. Вам потрібно буде надати набір даних або джерело даних для вашого проекту. Під час нашої розмови щодо обсягу робіт я пораджу щодо вимог до даних, форматування та будь-якої попередньої обробки, яка може знадобитися перед початком роботи.
Мій основний стек — Python з TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Pandas та NumPy. Для MLOps я використовую MLflow, Docker, GitHub Actions та розгортаю на Google Cloud Platform або Hugging Face. Якщо ваш проект вимагає конкретного фреймворку, повідомте мені про це під час визначення обсягу робіт.
Так. Весь вихідний код, моделі та документація, створені під час вашого проекту, передаються вам, і ви можете використовувати, змінювати та розгортати їх на свій розсуд.
Абсолютно. Незалежно від того, чи потрібно вам покращити, перенавчити або розгорнути існуючу модель у виробництво, я можу продовжити з того місця, де ви або попередній розробник зупинилися. Просто поділіться тим, що у вас є, під час нашої розмови про обсяг робіт.
Мої розгорнуті проєкти охоплюють охорону здоров'я, сільське господарство, харчову промисловість, освіту та промислове обслуговування. Проте принципи машинного навчання застосовуються в усіх галузях — якщо у вас є дані та бізнес-проблема, я можу розробити рішення.
Преміум-пакет включає підтримку після доставки. Щодо постійного обслуговування або моніторингу, ми можемо обговорити окрему домовленість під час нашої розмови про обсяг робіт.
Ця послуга ідеально підходить для цілеспрямованих, чітко визначених завдань машинного навчання за конкурентною погодинною ставкою. Мій Senior ML & Data Science Zinn призначений для більш складних проєктів, що вимагають глибшої архітектурної експертизи, розширеного системного дизайну, налаштування конвеєра CI/CD та повного розгортання на виробничому рівні — що відображається у вищій ставці.
Відгуки клієнтів
Подивіться, що наші клієнти говорять про цей Zinn
Категорії
Політики Zinner
Пов'язані Zinns
Я створю власну модель комп'ютерного зору та глибокого навчання на Python
Я створю власну модель комп'ютерного зору або глибокого навчання на Python
