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机器学习将您的历史数据转化为一个模型,用于预测、分类或评分新记录。Zinn Hub将您与经过验证的Zinners连接起来,他们使用Python和R构建模型,从在电子表格上训练的单个分类器到具有监控、再训练和您的产品可以调用的API的部署管道。
这里的项目范围从一次性探索性分析(告诉您是否存在信号)到每周对新数据进行再训练的维护管道。明确您需要哪种服务是获得有用报价的最大因素。
无论您需要单个数据集上的概念验证模型,还是具有部署和监控的生产管道,都可以在数据科学与机器学习类别中比较专家。相关工作位于计算机视觉和数据科学咨询下,或浏览所有Zinns。
这取决于问题,而不是固定的行数。一个简单的表格分类器在拥有几千条标记良好的记录时可能很有用,而图像上的深度学习通常需要更多数据或预训练的基础模型进行微调。首先与Zinner分享您的数据集形状,并询问它是否支持您想要回答的问题。
通常是训练好的模型文件、存储库或笔记本中的训练和推理代码、包含所用指标的评估报告以及设置说明。部署委托会增加服务容器或API端点。在您的简报中商定确切的列表,并指定您是否需要为其他工程师维护代码而进行文档化。
每个Zinner在列表中设置并显示自己的美元价格,有些还为开放式研究工作提供按小时计费的委托。买家无需支付平台费用。范围比其他任何因素都更能影响成本,因此在您下单之前,请定义目标指标、数据集大小以及是否包含部署。
寻找那些明确指出他们所使用的特定框架和问题类型,而不是泛泛而谈的列表,并阅读确认购买的评论。询问他们将如何验证模型,他们将为您的用例优化哪个指标,以及他们如何防止过拟合。对这些问题的清晰回答是最好的信号。
不能,并且要警惕任何声称能做到的人。可实现的准确性受限于数据中存在的信号、标记质量和问题的难度。可靠的Zinner会商定一个评估方法和要超越的基线,然后诚实地报告结果,包括模型表现不佳的情况。
发送最少所需的数据,在共享之前删除或哈希直接标识符,并考虑为工作的第一阶段提供代表性样本或合成提取。将讨论保留在Zinn Hub订单线程中,书面同意数据的存储和删除方式,并确认适用于您的任何合规义务。
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