服務(wù)內(nèi)容全部包含: 需求分析： 與客戶溝通，詳細了解項目需求，包括預(yù)期的算法功能、性能目標和應(yīng)用場景。 數(shù)學模型構(gòu)建： 根據(jù)項目需求，構(gòu)建或選擇適合的數(shù)學模型，如統(tǒng)計模型、優(yōu)化算法、機器學習模型等。 算法設(shè)計： 設(shè)計深度學習算法，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、損失函數(shù)、優(yōu)化器等。 代碼開發(fā)： 使用Python編寫高質(zhì)量的代碼，實現(xiàn)數(shù)學模型和深度學習算法。 數(shù)據(jù)處理： 協(xié)助進行數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程和數(shù)據(jù)增強 服務(wù)優(yōu)勢: 需求分析： 與客戶溝通，詳細了解項目需求，包括預(yù)期的算法功能、性能目標和應(yīng)用場景。 數(shù)學模型構(gòu)建： 根據(jù)項目需求，構(gòu)建或選擇適合的數(shù)學模型，如統(tǒng)計模型、優(yōu)化算法、機器學習模型等。 算法設(shè)計： 設(shè)計深度學習算法，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、損失函數(shù)、優(yōu)化器等。 代碼開發(fā)： 使用Python編寫高質(zhì)量的代碼，實現(xiàn)數(shù)學模型和深度學習算法。 數(shù)據(jù)處理： 協(xié)助進行數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程和數(shù)據(jù)增強 服務(wù)前需客戶提供的信息: 項目目標和需求文檔： 明確項目的目標、預(yù)期成果、功能需求和性能指標。 數(shù)學模型和算法規(guī)范： 描述所需的數(shù)學模型和算法的具體要求，包括任何特定的算法設(shè)計或理論基礎(chǔ)。 數(shù)據(jù)集： 提供用于訓練和測試算法的數(shù)據(jù)集，包括數(shù)據(jù)的格式、大小、特點和來源。 技術(shù)棧和工具： 指定希望使用的編程語言、框架、庫和工具，如Python的NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow