Awọn ojutu imọ-jinlẹ data ipele giga pẹlu imuṣiṣẹ pipe — fun wakati kan

Tita nipasẹ Zinn Digital

Awọn iṣẹ imọ-ẹrọ ML agba ati imọ-jinlẹ data ti o ni ninu iṣapẹẹrẹ asọtẹlẹ, iran kọnputa, asọtẹlẹ akoko-lẹsẹsẹ ati adaṣe ilana, ti a gbe kalẹ lati ibẹrẹ de opin lori Google Cloud Platform tabi Hugging Face nipa lilo ọdun 15 ti iriri olori imọ-ẹrọ.

Lára ìwòye kan

Iye
Lati $83.99
Ifijiṣẹ
A fi ránṣẹ́ ní 3 ọjọ́
Olùtajà
Zinn Digital
Tí ta
0

Nípa àkójọ yìí

Èyí ni ipele gíga ti iṣẹ́ ẹ̀kọ́ ẹ̀rọ àti ìmọ̀ sáyẹ́ǹsì dátà, tí a ṣe fún àwọn iṣẹ́ àkànṣe tí ó nílò ìmọ̀ jíjinlẹ̀ síi, ètò àkópọ̀ tí ó díjú síi àti ìmúṣẹ kíkún fún lílò dípò àwoṣe tàbí ìwé-àkọsílẹ̀ kan ṣoṣo.

Gbogbo iṣẹ́ àkànṣe ni a kọ́ tí a sì fi ránṣẹ́ pátápátá, láti orí dátà tútù títí dé ètò tí ó ń ṣiṣẹ́ lọ́wọ́lọ́wọ́ fún lílò àwọn oníbàárà. Pẹ̀lú àtìlẹ́yìn ọdún 15 ti ìmọ̀ iṣẹ́-ẹ̀rọ àti aṣáájú ìmọ̀-ẹ̀rọ, a tẹnumọ́ pátápátá lórí yíyan ìṣòro iṣẹ́ pàtó kan dípò kíkàn fi ìmọ̀-ẹ̀rọ hàn fún ara rẹ̀ lásán.

Ìfilọ́lẹ̀ náà gba gbogbo apá ti ẹ̀kọ́ ẹ̀rọ àti ìmọ̀ sáyẹ́ǹsì dátà: àwòṣe àsọtẹ́lẹ̀ fún àtìlẹ́yìn ìpinnu àti àsọtẹ́lẹ̀, ìríran kọ̀ǹpútà tí a kọ́ lórí àwọn nẹ́tíwọ́ọ̀kì convolutional àti ẹ̀kọ́ jíjinlẹ̀, àsọtẹ́lẹ̀ àkókò-ìṣẹ̀lẹ̀ fún iṣẹ́ àti ìfètòsílẹ̀ ìbéèrè, àwọn irinṣẹ́ inú ilé àti ìmúṣiṣẹ́-ẹrọ láìlo-ọwọ́ fún ìgbésẹ̀ iṣẹ́, pẹ̀lú àwọn ọ̀nà ìmúṣẹ kíkún tí ó ní àpapọ̀ ìtẹ̀síwájú lórí Hugging Face àti Google Cloud Platform.

Àwọn ojútùú tí a pèsè ń ṣiṣẹ́ fún onírúurú àwọn ìlò: ìwárí àìṣedéédé ohùn fún àbójútó àsọtẹ́lẹ̀, àwọn ohun èlò tí ń sọ tẹ́lẹ̀ àbájáde láti inú dátà ìhùwàsí àti ti àyíká, àsọtẹ́lẹ̀ ìbéèrè ọjà, ìpín sísọ fọ́tò pẹ̀lú ojú-ìwé tí ń ṣiṣẹ́ lọ́wọ́, àti àwọn irinṣẹ́ aládàáṣiṣẹ́ tí ń mú kí iṣẹ́ síṣàmì àti àtúnyẹ̀wò tí a fi ọwọ́ ṣe rọrùn.

Àkójọpọ̀ ìmọ̀-ẹ̀rọ náà ní Python, Scikit-learn, TensorFlow, MLflow, Hugging Face, Google Cloud Platform àti Docker nínú, pẹ̀lú àtìlẹ́yìn ìmọ̀ tó gbòòrò nínú ìmọ̀-ẹ̀rọ àbùdá (feature engineering), ìṣètò dátà tẹ́lẹ̀, àwọn ọ̀nà ìgbéṣe dátà àti ìmúṣiṣẹ́ láìlo-ọwọ́ fún ìṣàn-iṣẹ́ nípa lílo àwọn irinṣẹ́ bíi n8n àti Make.

Iṣẹ́ onípele gíga, ti owó gíga ni èyí. Jọ̀wọ́ fi ifiranṣẹ́ ránṣẹ́ kí ẹ tó béèrè fún iṣẹ́ láti lè fòye mọ bí iṣẹ́ náà yóò ṣe rí dáradára, fohùnṣọ̀kan lórí àwọn ohun tí a óò fi ránṣẹ́ kí ẹ sì mọ iye wákàtí tí ó tọ́ — lẹ́yìn náà ẹ yan iye wákàtí pàtó yẹn gẹ́gẹ́ bí iye yín lásìkò sísanwó.

Ohun ti o le ra

Single Hour

$83.99
Tabi san €74.96 · £62.77 ni oṣuwọn oni — a ti tiipa oṣuwọn naa nigbati o ba fi kun agbọn rẹ.

1 hour of senior ML engineering — architecture planning, code development, model evaluation, data pipeline work, or technical problem-solving on complex builds. Message me before ordering. - 1 hour of senior-level consulting time - Hands-on development, review, or problem-solving - Code, model output, or pipeline work delivered - Written summary of work completed and next steps - 1 revision

A fi ránṣẹ́ ní 3 ọjọ́

Àwọn àtúnṣe tó wà nínú rẹ̀: 0

Ra àpò yìí

Ṣe o ti jẹ onibara tẹlẹ? Rà ninu akọọlẹ rẹ

5 Hour Block

$418.99
Tabi san €373.93 · £313.15 ni oṣuwọn oni — a ti tiipa oṣuwọn naa nigbati o ba fi kun agbọn rẹ.

5 hours of senior ML engineering for focused builds — model development, data pipeline construction, ETL work, or deploying an existing model to production. Message me before ordering. - 5 hours of senior ML engineering time - Model development or data pipeline build - ETL and feature engineering - Source code delivered - Progress updates throughout - Technical documentation of work completed - 2 revisions

A fi ránṣẹ́ ní 7 ọjọ́

Àwọn àtúnṣe tó wà nínú rẹ̀: 0

Ra àpò yìí

Ṣe o ti jẹ onibara tẹlẹ? Rà ninu akọọlẹ rẹ

10 Hour Block

$837.99
Tabi san €747.86 · £626.31 ni oṣuwọn oni — a ti tiipa oṣuwọn naa nigbati o ba fi kun agbọn rẹ.

10 hours of full end-to-end senior ML delivery for substantial projects — complete training and deployment pipelines, multi-component systems, or production-ready applications. Message me before order - 10 hours of senior ML engineering time - Full end-to-end system development - Model training, evaluation, and optimisation - Production deployment (GCP or Hugging Face) - CI/CD pipeline setup - All source code and full documentation - Progress updates throughout - Post-delivery support and handover guidance - 3 revisions

A fi ránṣẹ́ ní 10 ọjọ́

Àwọn àtúnṣe tó wà nínú rẹ̀: 0

Ra àpò yìí

Ṣe o ti jẹ onibara tẹlẹ? Rà ninu akọọlẹ rẹ

Kò sí àkọọ́lẹ̀ kankan tí a nílò tẹ́lẹ̀ — a máa dá tiyín sílẹ̀ nígbà ìsanwó. A máa di owó náà mú títí tí ẹ ó fi gba iṣẹ́ náà.

Àwọn ìbéèrè àti ìdáhùn

Kí ló dé tí mo fi ní láti kọ̀wé sí yín kí n tó ṣe àṣẹ?

Àwọn iṣẹ́ àkànṣe gíga ní ìfura sípọ̀, wọ́n sì yàtọ̀ síra púpọ̀. Ṣíṣe àgbéyẹ̀wò àwọn ibi-afẹ́ iṣẹ́-ajé rẹ, àwọn dátà, àwọn ààlà ìmọ̀-ẹ̀rọ, àti àbájáde tí a ń retí yóò rí i dájú pé a lè fi òṣùwọ̀n tó péye sí iṣẹ́ náà. Èyí ń dáàbò bo àwọn ẹgbẹ́ méjèèjì nípa pípèsè àwọn ohun ìfijiṣẹ́ tó ṣe kedere àti ìṣirò tó péye fún ọ, nígbà tí ó ń fìdí ìbáramu tó dára múlẹ̀ ṣáájú ìsanwó èyíkéyìí.

Bawo ni awọn idii wakati ṣe n ṣiṣẹ?

Pọ́n-ọ́n-bù kọ̀ọ̀kan ń ṣojú fún iye wákàtí kan pàtó tí àwọn onímọ̀-ẹ̀rọ àgbà yóò lò. Yan èyí tó súnmọ́ ìwọ̀n iṣẹ́ àkànṣe yín jùlọ, lẹ́yìn náà kí ẹ ṣàtúnṣe iye rẹ̀ nígbà ìsanwó bí àkókò àfikún bá pọndandan — fún àpẹẹrẹ, ríra èyí tó kéré jùlọ ní ẹ̀mẹ́ta yóò bójútó iṣẹ́ tí ó tóbi sí i. Àwọn àbájáde ìkẹyìn àti ààyè iṣẹ́ náà ni a ó fohùnṣọ̀kan lórí wọn kí iṣẹ́ tó bẹ̀rẹ̀.

Kí ni yóò ṣẹlẹ̀ tí iṣẹ́ àkànṣe mi bá gba àwọn wákàtí púpọ̀ sí i ju èyí tí a fojú bù ní àkọ́kọ́ lọ?

A ó sọ fún yín dáadáa kí àwọn wákàtí tí a pín fún yín tó parí. Lẹ́yìn náà, ẹ lè yàn láti fa àkókò iṣẹ́ náà gùn tàbí tún àwọn iṣẹ́ náà to lẹ́sẹẹsẹ láàárín àwọn wákàtí tí a ti gbà pẹ̀lú tẹ́lẹ̀. Kò sí ohun tí a ó gbà owó rẹ̀ rékọjá ohun tí ẹ fọwọ́ sí ní gbangba.

Bawo ni eyi ṣe yato si iṣẹ imọ-ẹrọ ẹkọ ẹrọ boṣewa rẹ?

Àwọn àṣàyàn méjèèjì ní nínú ìmọ̀-ẹ̀rọ tí a fọwọ́ṣe, kíkọ́ àwọn àwòṣe, kíkọ kóòdù àti mímú àwọn ètò iṣẹ́ ṣiṣẹ́. Ìyàtọ̀ náà wà nínú ìjìnlẹ̀: ipele àgbà yìí ń bójútó àwòrán ètò iṣẹ́ oní-èròjà púpọ̀, àwọn ìṣètò onípele gíga, ìṣẹ̀dá ọ̀nà ìṣọ̀kan títẹ̀siwájú pípéye àti ìmúṣiṣẹ́ fún iṣẹ́ àgbéjáde pẹ̀lú àkọsílẹ̀ kíkún. Àṣàyàn tó wà fún gbogbo ènìyàn bá iṣẹ́ kan pàtó tí a ti ṣàlàyé rẹ̀ dáradára mu gẹ́gẹ́ bíi pípèsè dátà, kíkọ́ àwòṣe kan ṣoṣo, tàbí ìmúṣiṣẹ́ tí kò díjú. Kàn sí wa nípasẹ̀ ìfiránṣẹ́ bí o bá nílò ìrànlọ́wọ́ láti pinnu èyí tí ó yẹ.

Ṣe o jẹ dandan ki n pese data ti ara mi?

Bẹ́ẹ̀ni. O gbọ́dọ̀ pèsè orísun àwọn dátà tàbí àkójọpọ̀ dátà. Lákòókò ìpele ìpinnu ààyè iṣẹ́, ìwọ yóò gba ìtọ́sọ́nà nípa ìwọ̀n tí a retí, dídára, ìgbékalẹ̀ àti ìmúrasílẹ̀ èyíkéyìí tí a nílò ṣáájú ìdàgbàsókè.

Awọn iru ẹrọ awọsanma wo ni o nlo fun imuṣiṣẹ?

Awọn imuṣiṣẹ waye nipataki lori Hugging Face ati Google Cloud Platform, nipa lilo awọn ọna isomọlemọ ti a kọ pẹlu Docker, MLflow ati GitHub Actions lati jẹ ki eto naa rọrun lati tọju, le tobi sii ati rọrun lati ṣe imudojuiwọn lẹhin ifilọlẹ.

Ṣe emi yoo da idaduro gbogbo nkan ti a kọ duro bi?

Bẹ́ẹ̀ ni. Gbogbo àwọn àwòṣe tí a ti kọ́, àkójọ koodu orísun, àwọn àkọsílẹ̀ àti àwọn ìṣètò pipeline jẹ́ tiyín, èyí tí yóò fún ẹgbẹ́ yín ní agbára láti dá tọ́jú, fẹ̀ẹ́ lójú àti láti tún ètò náà kọ́ ní òmìnira lẹ́yìn tí iṣẹ́ àkànṣe bá parí.

Ṣe o le gba iṣẹ́ akanṣe to wa tẹ́lẹ̀ ti ẹlòmíràn bẹ̀rẹ̀?

Bẹ́ẹ̀ni. Gbígbba àwọn iṣẹ́ àkànṣe tí wọ́n ti dánudúró, tí wọ́n dojúkọ àwọn ìdènà ìmọ̀-ẹ̀rọ tàbí tí wọ́n nílò ìmọ̀ ìpele gíga láti dé ìpele iṣẹ́ ṣíṣe máa ń wáyé pinepe. Pín ohunkóhun tí ó wà lárọ̀ọ́wọ́tó lọ́wọ́lọ́wọ́ — àwọn ìwé àkíyèsí, koodu, àwọn àkọsílẹ̀ — nígbà tí a ń pinu àyè iṣẹ́ náà, ìdàgbàsókè yóò sì tẹ̀síwájú láti ibi yẹn dípò kí a bẹ̀rẹ̀ ní tuntun.

Kini o wa ninu iṣeto pipeline CI/CD?

Àwọn ètò ìpele boṣewa pẹ̀lú àwọn ohun ìtanná àtúnkọ́ aládàáṣiṣẹ́, ìṣètò àkópọ̀ nínú àpótí nípasẹ̀ Docker, ìṣọ̀kan títẹ̀siwájú nípasẹ̀ GitHub Actions, ìyapa ẹ̀tò àwoṣe àti títẹ̀lé àdánwò pẹ̀lú MLflow, pẹ̀lú àwọn ìwé-àkọsílẹ̀ ìṣètò fún Hugging Face tàbí Google Cloud Platform. Ìṣètò pàtó ni a máa pinnu lásìkò ìpinnu ààlà iṣẹ́ tí ó dá lórí iṣẹ́ àkànṣe náà.

Ṣe o pese iwe-ipamọ?

Bẹ́ẹ̀ ni, àkójọ kọ̀ọ̀kan ní àkọsílẹ̀ tí a ṣe ní ìbámu pẹ̀lú iṣẹ́ tí a jíṣẹ́ rẹ̀. Àwọn àkójọ tí ó tóbi jù ní àwọn àkọsílẹ̀ pípé tí ó kọ sílẹ̀ tí ó ṣàlàyé ní kíkún nípa ìgbékalẹ̀ ètò náà, ọ̀nà ìgbéjáde data, bí àwòṣe náà ṣe ń ṣiṣẹ́ sí, ìlànà ìfilọ́lẹ̀ àti àwọn ìtọ́ni ìtọ́jú — èyí tí ń pèsè ẹ̀kúnrẹ́rẹ́ àlàyé tí ó tó fún ẹgbẹ́ inú ilé yín tàbí olùgbéejáde mìíràn láti darí ètò náà ní ọjọ́ iwájú.

Njẹ package Ipilẹ ni opin si ijumọsọrọ nikan?

Rárá. Gbogbo àkójọpọ̀ pẹ̀lú iṣẹ́ ẹ̀rọ amúnidánilójú. Kódà àkókò wákàtí kan ṣoṣo jẹ́ àkókò ìdàgbàsókè gidi — kíkọ koodu, ṣíṣàyẹ̀wò àwọn àwòṣe, kíkọ́ àwọn apá pipeline, yíyọ àwọn àṣìṣe kúrò tàbí yíyanjú àwọn ìṣòro ìmọ̀-ẹ̀rọ. Ó dúró fún wákàtí tòótọ́ kan ti iṣẹ́ àgbà onímọ̀-ẹ̀rọ tí ń bójútó iṣẹ́ kékeré kan, àtúnṣe kíákíá, tàbí títẹsiwaju apá kan nínú iṣẹ́ àkànṣe tí ó tóbi jù.