Ben, verinize özel yapay zeka modeli eğitir ve test ederim

Verinizden işe yarayan bir model çıkarmak için eğitim kadar doğru değerlendirme de gerekir. Python ve uygun görevlerde PyTorch kullanarak sınıflandırma, regresyon ve bilgisayarlı görü modelleri geliştiriyorum.

Önce hedefi, veri yapısını ve başarı ölçütünü netleştirir; eğitim, doğrulama ve test verisini ayırırız. Teslimde kaynak kodu, çalıştırma adımları, model çıktıları ve gözlenen sonuçların açıklaması bulunur.

TEMEL: Hazır ve temiz, en fazla 50.000 satır/50 özellik içeren tek tablo veri setinde bir başlangıç modeli.
STANDART: Tek görev; en fazla 100.000 tablo satırı veya 5.000 etiketli görsel; en fazla 3 eğitim denemesi ve tahmin betiği.
PRO: Standart kapsama ek olarak bir FastAPI uç noktası, Docker yapılandırması ve modelin uygun olduğu tek CPU ortamına dağıtım.

Veri toplama, kapsamlı etiketleme, büyük dil modelini sıfırdan eğitme ve sınırsız deney dahil değildir. GPU, bulut ve ücretli servis giderleri ayrıca değerlendirilir. Belirli bir doğruluk oranı garanti edilmez; sonuçlar ayrılmış test verisi üzerinde raporlanır.

Sipariş öncesinde veri örneğinizi ve hedefinizi Bionluk üzerinden paylaşın. Revizyon, kararlaştırılan kapsam içindeki düzeltmeleri kapsar. Vitrin görseli hizmeti anlatan örnek tasarımdır.