Zinn Hub
0
Sizning savat
0

Bir qarashda

Qaror qabul qilishingizga yordam beradigan ushbu xizmat haqida asosiy ma'lumotlar. Zinn Hub tomonidan yaratilgan, sotuvchi tomonidan emas.

Tajriba darajasi

ML/AI sohasida 7 yil
Ushbu xizmat ortidagi jamoa Angliyaning London shahrida joylashgan boʻlib, mashinani oʻrganish, chuqur oʻrganish va kompyuter koʻrish sohasida 7 yillik amaliy tajribaga ega.

Yechim doirasi

Tasvirlash, regressiya, CV va boshqalar
Nazoratli o'qitish, neyron tarmoqlar, vaqt qatorlari, tasvir tasnifi, ob'ektni aniqlash, yuzni tanib olish va LSTM asosidagi loyihalarni o'z ichiga olgan keng ko'lamli ML vazifalarini qamrab oladi.

Texnologiya toʻplami

Python, Jupyter, Google Colab, PyCharm
Yetkazib berish Python asosida, Jupyter Notebook va Google Colab kabi sanoat standart vositalaridan foydalangan holda amalga oshiriladi, bu tadqiqot va ishlab chiqarish muhitlari uchun birdek mos keladi.

Narxlar modeli

$170 dan maxsus narx
Boshlang'ich narx $170 dan boshlanadi, ammo yakuniy to'lovlar murakkablik, spetsifikatsiyalar va aniqlik talablariga qarab farq qiladi — xaridorlarga buyurtma berishdan oldin talablarni muhokama qilish tavsiya etiladi.

Siz nima olasiz

Formatlar:
Maxsus kod
Raqamli fayllar
Yozma hisobot
Yetkazib berish usuli:
Buyurtma menejeri
Eslatmalar: Python kodi (skript yoki Jupyter Notebook), o'qitilgan model fayllari va har qanday qo'llab-quvvatlovchi aktivlar buyurtma menejeri orqali yetkaziladi. Premium daraja API integratsiya kodini o'z ichiga oladi. Ixtiyoriy yozma hisobot qo'shimcha sifatida mavjud. Kechikishlarning oldini olish uchun ma'lumotlar to'plamingiz yoki ma'lumotlarga kirish tafsilotlaringizni buyurtma chat orqali zudlik bilan baham ko'rishingizga ishonch hosil qiling.

To'liq tavsif

Agar sizga Python-da qurilgan ishonchli, aniq mashinani o'rganish yoki chuqur o'rganish yechimi kerak bo'lsa, siz to'g'ri joydasiz. Tasniflash muammosini, regressiya muammosini, tasvirni aniqlashni, ob'ektni aniqlashni yoki vaqt seriyasini prognozlashni hal qilyapsizmi, bu xizmat sizning aniq talablaringizga moslashtirilgan maxsus modelni taqdim etadi - umumiy shablon emas.

Zinn Digital — bu London jamoasi bo'lib, mashina o'rganishi, chuqur o'rganish va kompyuter ko'rish bo'yicha 7 yillik amaliy tajribaga ega. Har bir loyiha birorta kod yozilishidan oldin muammo sohangizni chuqur o'rganishdan boshlanadi, bu yondashuv sizning ma'lumotlaringiz va maqsadlaringiz uchun haqiqatda ishlaydigan narsalarga asoslanganligini ta'minlaydi.

**Siz uchun nimalar qurilishi mumkin:**

Mashinani oʻrganish tomonida, jamoa nazorat ostidagi oʻrganish, tasniflash, regressiya, klasterlash, matn tasnifi, semantik tahlil, vaqt seriyalari tahlili va maʼlumotlar tahlilini — oʻrnatilgan, tasdiqlangan usullardan foydalangan holda qamrab oladi.

Chuqur o'rganish va kompyuter ko'rish sohasida imkoniyatlar konvolyutsion neyron tarmoqlar (CNN), tasvir tasnifi, ob'ektni aniqlash, ob'ektni segmentlash, yuzni aniqlash va tanib olish, LSTM (Long Short-Term Memory) tarmoqlari, video kuzatuv tizimlari, avtomobil tahlili, ma'lumotlar to'plamini annotatsiya qilish va zamonaviy arxitekturalardan foydalangan holda tadqiqot loyihalarini o'z ichiga oladi.

Premium darajasi API integratsiyasini ham o'z ichiga oladi, shuning uchun modelingiz alohida artefakt sifatida yetkazib berish o'rniga mavjud dastur yoki xizmatga ulanishi mumkin.

**Bu qanday ishlaydi:**

1. Siz loyiha tafsilotlarini baham ko'rasiz — ma'lumotlar to'plami, muammo turi, aniqlik kutishlari va har qanday maxsus talablar.
2. Jamoa qisqacha ma'lumotni ko'rib chiqadi va aniqlik kiritish zarur bo'lsa, buyurtma chat orqali bog'lanishi mumkin.
3. Tadqiqot o'tkaziladi va tegishli modellashtirish yondashuvi tanlanadi.
4. Model quriladi, sinovdan o'tkaziladi va buyurtma menejeri orqali yetkazib beriladi.

**Bu kimlar uchun:**

Ushbu xizmat toʻliq ichki jamoani yollamasdan ishlaydigan ML yoki chuqur oʻrganish modeliga muhtoj boʻlgan dasturchilar, maʼlumotlar tahlilchilari, tadqiqotchilar, startaplar va korxonalarga mos keladi. U akademik tadqiqot loyihalari va tijorat mahsulotlarini ishlab chiqish uchun bir xil darajada mos keladi.

Eʼtibor bering: toʻlovlar va muddatlar sizning aniq muammoyingizning murakkabligini aks ettiradi. Buyurtma berishdan oldin talablaringizni muhokama qilish qatʼiyan tavsiya etiladi, shunda toʻgʻri daraja va koʻlam tasdiqlanishi mumkin. Jamoa buyurtma chatida juda tez javob beradi.

Zinner Sifat Kafolati

✓
Tasdiqlangan mutaxassis
Har bir Zinner platformaga qo'shilishdan oldin ko'rib chiqiladi va tasdiqlanadi.
✓
Sifatli ish kafolatlanadi
Barcha xizmatlar sifatni ta'minlash bo'yicha majburiyatimiz bilan qo'llab-quvvatlanadi.
✓
Xavfsiz toʻlov
Siz yetkazib berilgan ishni tasdiqlamaguningizcha toʻlovingiz himoyalangan.

Paketlarni solishtirish

XususiyatAsosiyStandartPremium
Yetkazib berish muddati3 kun5 kun6 kun
Tuzatishlar122
Tasvirlash yoki regressiya uchun mashinani o'rganish modeli✓✕✕
Muammoni tadqiq qilish va yondashuvni tanlash✓✕✕
Model yaratish va oʻqitish✓✕✕
Python kod bazasi (Jupyter Notebook yoki skript)✓✕✕
Buyurtma menejeri orqali yetkazib beriladi✓✓✕
Asosiy toifadagi hamma narsa✕✓✕
Kengaytirilgan doira: neyron tarmoqlar, klasterlash, matn tasnifi, vaqt seriyalari yoki semantik tahlil✕✓✕
Chuqur oʻrganish modellari (CNN, LSTM, asosiy tasvir tasnifi)✕✓✕
Muammongiz uchun tadqiqot va arxitektura tanlovi✕✓✕
Aniq tuzilishga ega Python kod bazasi✕✓✕
Standartdagi hamma narsa✕✕✓
Ilgʻor kompyuter koʻrish yoki chuqur oʻrganish (obyektni aniqlash, yuzni tanish, video kuzatuv, avtomobil tahlili, obyekt segmentatsiyasi)✕✕✓
Ma'lumotlar to'plamini izohlashni qo'llab-quvvatlash✕✕✓
Eng zamonaviy texnikalardan foydalangan holda tadqiqot loyihasini qoʻllab-quvvatlash✕✕✓
API integratsiyasi, shunda modelingiz mavjud dastur yoki xizmatga ulanadi✕✕✓
Buyurtma menejeri orqali yetkazib berilgan Python kod bazasi✕✕✓

Portfolio

Sotuvchining ushbu Zinn bilan bog'liq ishlariga misollar.

Python Machine Learning va Deep Learning modellarini yarating

Python Machine Learning va Deep Learning modellarini yarating

Qo'shimcha ma'lumot

Men foydalanadigan vositalar

Dasturlash tili:Python
Ishlab chiqish muhitlari:PyCharm, Jupyter Notebook, Google Colab

Uchun mukammal

Ushbu xizmatdan kimlar ko'proq foyda oladi:Maxsus ML modellariga muhtoj dasturchilar, Bashoratli yechimlarni talab qiladigan ma'lumotlar tahlilchilari, Zamonaviy chuqur o'rganish ustida ishlayotgan tadqiqotchilar, AI-quvvatli funksiyalarni yaratayotgan startaplar, Tasniflash yoki aniqlash vazifalarini avtomatlashtirayotgan korxonalar

Nima uchun meni tanlaysiz

Tajriba:7 yillik mashina o'rganish, chuqur o'rganish va kompyuter ko'rish sohasidagi amaliy tajriba
Manzil:Londonda (Angliya) joylashgan
Mutaxassisliklar:Nazoratli o'qitish, CNNlar, LSTMlar, obyektlarni aniqlash, yuzni tanib olish, video kuzatuv, avtomobil tahlili, matn tasnifi, vaqt seriyalari

Tez-tez so'raladigan savollar

Ha — bu qat'iy tavsiya etiladi. Mashinani o'rganish loyihalari murakkabligi, ma'lumotlar hajmi va aniqlik kutishlari bo'yicha sezilarli darajada farq qiladi. Avval murojaat qilish sizning ehtiyojlaringiz uchun to'g'ri daraja va ko'lam tanlanishini ta'minlaydi va buyurtma boshlangandan so'ng har qanday nomuvofiqlikni oldini oladi.

Minimal: muammoyingizning tavsifi (masalan, tasniflash, ob'ektni aniqlash), ma'lumotlar to'plamingiz yoki ma'lumotlaringiz haqida tafsilotlar, har qanday aniqlik yoki ishlash maqsadlari va afzal ko'rgan chiqish formati yoki joylashtirish konteksti. Qancha ko'p tafsilot bersangiz, jamoa shunchalik tez ish boshlashi mumkin.

Jamoa siz taqdim etgan ma'lumotlar bilan ishlaydi. Agar sizning ma'lumotlar to'plamingiz modellashtirish boshlanishidan oldin annotatsiya yoki oldindan ishlov berishni talab qilsa, iltimos, buni o'z talablaringizda ko'rsating — bu ishga kiritilishi mumkin, ayniqsa Premium darajasida.

Barcha yechimlar Python'da qurilgan. Jamoa loyiha talablariga qarab PyCharm, Jupyter Notebook va Google Colab'da ishlaydi.

Siz Python kod bazasini (skript yoki noutbuk), o'qitilgan modelni va uni ishga tushirish yoki joylashtirish uchun zarur bo'lgan har qanday yordamchi fayllarni olasiz. Premium daraja shuningdek, API integratsiya kodini ham o'z ichiga oladi. Yozma hisobot ixtiyoriy qo'shimcha sifatida qo'shilishi mumkin.

Har bir daraja uchun narx tavsiflangan doirani qamrab oladi. Agar loyihangiz dastlab tushunilganidan sezilarli darajada murakkabroq boʻlib chiqsa — masalan, juda katta maʼlumotlar toʻplami yoki gʻayrioddiy qatʼiy aniqlik talablari — jamoa bu haqda buyurtma chati orqali siz bilan muhokama qiladi.

Ha. Jamoa zamonaviy texnikalar va arxitekturalardan foydalangan holda tadqiqot loyihalari bo'yicha tajribaga ega, bu Premium darajasida aks etadi. Buyurtma berishda tadqiqot maqsadlaringiz haqida iloji boricha ko'proq ma'lumot bering.

Mijozlar sharhlari

Mijozlarimiz ushbu Zinn haqida nima deganini ko'ring

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

AI Objectives tomonidan ajoyib ish

Umer va Neil juda yaxshi va samimiy insonlar. Men ularga ishonaman va ular bilan ishlashdan zavqlanaman. Ular mijozlarga yoʻnaltirilgan va mening kutganlarimdan oshib ketishdi. Juda doʻstona va qoʻllab-quvvatlovchi, ular har doim oʻz ishlarining mukammal bajarilishini taʼminlaydilar. Men ularni tavsiya qilaman.

Umer juda qo'llab-quvvatlovchi, professional, xushmuomala va tushunadigan. U menga aynan kerak bo'lgan narsa edi va u loyihamni yetkazib berish uchun o'z vaqtini va kuchini sarfladi. Rahmat, Umer.

Siz bilan ishlash juda yoqimli bo'ldi.

Neil va Neil katta professionallik va chinakam g'amxo'rlikni namoyish etdilar, har doim tafsilotlarga e'tiborli bo'lib, aniq aloqani ta'minladilar. Ularning ravonligi va o'z vaqtida yetkazib berishi butun tajribani silliq va ishonchli qildi.

Faqat ushbu mahsulotni sotib olgan tizimga kirgan mijozlar sharh qoldirishi mumkin.

Kategoriyalar

Zinner Siyosatlari

Python Machine Learning &Amp; Deep Learning Solutions By Zinn Digital&Reg;

Faqat ushbu mahsulotni sotib olgan tizimga kirgan mijozlar sharh qoldirishi mumkin.

Variantlar va buyurtma

Zinn Hub ilovasini oling

Bildirishnomalar · Tezroq kirish · To'liq ekran

Brauzeringizda Ulashish tugmasini bosing

➜ Keyin "Bosh ekraniga qo'shish" tugmasini bosing