服務(wù)內(nèi)容全部包含:
Python機(jī)器學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)和優(yōu)化;
數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程和模型訓(xùn)練;
數(shù)據(jù)可視化和報(bào)告生成;
數(shù)據(jù)挖掘和分析;
模型部署和集成;
培訓(xùn)和知識(shí)分享。
服務(wù)優(yōu)勢(shì):
專業(yè)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì),能夠提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)服務(wù);
靈活的服務(wù)模式,可以根據(jù)客戶需求提供定制化的數(shù)據(jù)分析解決方案;
快速響應(yīng)和高效溝通,能夠及時(shí)滿足客戶的需求和要求;
嚴(yán)格的數(shù)據(jù)保密措施,確??蛻魯?shù)據(jù)的安全和隱私。
服務(wù)前需客戶提供的信息:
數(shù)據(jù)集和相關(guān)的數(shù)據(jù)描述信息;
數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)的目標(biāo)和需求;
數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)的時(shí)間要求和預(yù)算;
其他相關(guān)信息,如數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)源等。
監(jiān)督學(xué)習(xí)其他支持向量機(jī)(SVM)隨機(jī)森林(Random Forest)K-均值算法(K-Means)k 最近鄰(kNN)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ANN其他數(shù)據(jù)挖掘深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類遷移學(xué)習(xí)