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关于此服务的关键详情,帮助您做出决定。由 Zinn Hub 生成,非卖家生成。

专业水平

博士级 AI 科学家
提供者拥有人工智能和计算机视觉博士学位,拥有麻省理工学院和慕尼黑工业大学的学术背景,以及 GE Healthcare 的行业经验。

技术栈

Python、PyTorch、AWS等
涵盖广泛的工具,包括 Python、C++、Docker、PyTorch、Keras、Hugging Face、AWS 和 MLFlow——适用于端到端 AI 和 CV 管道。

交付物

源代码 + 文档 + 测试
每次合作都包括数据预处理、模型创建、验证、完整的源代码和文档——而不仅仅是原型或建议。

周转时间

7天交付 / 2次修改
标准套餐在 7 天内交付,包含 2 次修改,咨询和开发工作起价为 $850。

您将收到

格式:
源文件
书面报告
数字文件
交付方式:
订单经理
备注: 源代码、模型文件和文档通过订单管理器交付。所有文件都经过整理并清晰标记。每次交付都包含解决方案摘要、验证结果和使用说明。对于高级别项目,除了代码之外,还提供完整的技术交接文档。

完整描述

无论您需要一个可用的计算机视觉原型、一个定制的机器学习模型,还是端到端的数据科学支持,您都将与一位拥有博士学位水平的科学家和工程师合作,他拥有五年在人工智能、计算机视觉、信号处理和神经信息学方面的实践经验——尤其在医疗保健和医学成像应用方面具有深厚造诣。

这不是模板服务。每个解决方案都是专门为您的项目研究、构建、验证和记录的。这项工作借鉴了数学、物理、概率论、线性代数和应用机器学习等强大的科学基础——这种基础将健壮的生产代码与脆弱的原型区分开来。

**包含内容**

每次参与涵盖完整的开发生命周期:初步研究以了解您的问题和最先进的技术、数据预处理以将您的输入转换为可用形式、使用最适合您任务的架构创建模型、严格的模型验证和测试以确保其按预期执行、您可以维护和扩展的干净注释源代码,以及详细的模型文档,以便您准确了解构建的内容和原因。

**工作原理**

下订单后,通过订单聊天分享您的项目详情——您提供的信息越多,工作开始得越快。初步咨询已包含在流程中;如果任何内容不明确,在工作开始前,我们将通过订单管理器直接与您联系。每个层级都包含修订,因此您可以完善输出,直到它满足您的要求。

**使用的技术**

Python、C++、Docker、Git、Hugging Face、PyTorch、Keras、AWS、MLflow、Ray、HTML、CSS、React——完整的现代AI和MLOps堆栈,应用于博士级别。

**这是为谁准备的**

正在构建AI驱动产品的初创公司和快速增长的公司。需要成像或信号处理专业知识的医疗保健和医疗技术组织。需要工程支持以将想法转化为可工作代码的研究人员。面临之前未遇到过的计算机视觉挑战的数据团队。任何需要认真、有资质的工程师而不是通才的人。

**为什么选择此卖家**

麻省理工学院和慕尼黑工业大学的学术培训,结合通用电气医疗的行业应用经验,意味着您将获得严谨的科学思维和实用的工程判断。问题得到妥善解决——而不仅仅是修补——因为卖家理解底层数学,并且能够对您的特定领域进行推理,而不仅仅是代码。

查看选项并购买 — 起价 $40.00

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经过审查的专业人士
每位 Zinner 在加入平台前都会经过审查和批准。
✓
质量保证
所有服务均有我们的质量保证承诺支持。
✓
安全支付
您的付款受保护,直到您批准交付的工作。

比较套餐

特色核心标准高级
交付时间7 天12 天21 天
修订23无限
研究和问题界定✓✕✕
数据预处理和准备✓✕✕
自定义模型创建✓✕✕
模型验证和测试✓✕✕
交付干净、带注释的源代码✓✕✕
包含模型文档✓✕✕
核心版本中的所有内容✕✓✕
针对更复杂问题的扩展研究阶段✕✓✕
多阶段模型验证和性能基准测试✕✓✕
更广泛的数据预处理管道✕✓✕
增强的源代码与集成指导✕✓✕
优先订单处理和订单聊天中更快的响应✕✓✕
标准版包含的所有功能✕✕✓
完整的端到端流程:从研究到可部署解决方案✕✕✓
高级模型架构和超参数优化✕✕✓
全面的测试套件和边界情况验证✕✕✓
MLOps就绪交付(Docker、AWS、MLflow或Ray(如适用))✕✕✓
详细的技术文档和交接说明✕✕✓

作品集

卖家与此 Zinn 相关的工作示例。

构建您的 AI 和计算机视觉解决方案

构建您的 AI 和计算机视觉解决方案

额外信息

为什么选择我

学术背景:在麻省理工学院和慕尼黑工业大学接受过人工智能、计算机视觉和图像处理的博士级培训
行业经验:包括在 GE Healthcare 从事医学影像解决方案工作在内的 5 年应用经验
科学深度:在数学、物理、概率论、线性代数和信号处理方面拥有坚实的基础——不仅仅是代码,还有其背后的科学
位置:位于英国伦敦

我使用的工具

语言和框架:Python、C++、PyTorch、Keras、React、HTML、CSS
基础设施和 MLOps:Docker、Git、AWS、MLflow、Ray、Hugging Face

完美适合

理想客户:构建 AI 驱动产品的初创公司、医疗保健和医疗技术组织、需要工程支持的研究人员、应对计算机视觉挑战的数据团队、需要生产级 ML 管道的企业

常见问题

上下文越多越好。请分享您问题的描述、您拥有的任何数据集(或访问权限)、您的目标结果以及任何技术限制,例如首选语言、框架或部署环境。所有内容都通过订单聊天安全讨论。

在重要工作开始之前,我们会公开讨论这一点。在审查您的项目详情后,如果范围明显需要更高的级别或定制安排,我们将在继续之前在订单聊天中向您提出,以避免任何意外。

对于大多数项目,是的——您自己的数据会生成最相关和最准确的模型。如果您没有数据,可以进行讨论;在某些情况下,根据您的用例,公开可用的数据集或合成数据生成可能适用。

您将收到干净、带注释的 Python(或相关的 C++)代码,该代码可端到端运行您的解决方案。这包括任何预处理脚本、模型训练和推理代码以及评估例程——交付时,您团队中称职的开发人员可以理解、维护和扩展它。

初始交付完成后,您通过订单聊天审查输出并提出任何更改或更正。修订针对商定的范围——而不是新功能或重大范围更改,这些将被视为单独的委托。

主要深入领域是医疗保健、医学影像、信号处理和神经信息学——尽管底层的AI和计算机视觉工程广泛适用于各个行业。如果您不确定您的项目是否符合,请在您的订单要求中描述它,我们将诚实评估。

是的。核心参与的一部分是研究和范围界定阶段。如果您的问题尚未完全明确,早期工作将有助于在实施开始之前澄清要求并提出适当的技术方法。

客户评论

看看我们的客户对这个Zinn的评价

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出色的工作!我对他的方法、精通程度以及项目和工作产品(S)的整体交付赞不绝口。

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