انجام پروژه های یادگیری عمیق ، ارائه خدمات انجام پروژه یادگیری عمیق با متلب توسط صدها کارشناس حرفه ای متلب پروژه با قیمت مناسب و کیفیت عالی انجام میشود، متلب پروژه با بهره گیری از اساتید ممتاز این تضمین را به شما میدهد که مطمئن ترین سایت را برای پروژه خود انتخاب کرده اید. برای سفارش پروژه های یادگیری عمیق میتوانید با شماره 09108391389 در تماس باشید یا از طریق واتساپ و یا به آیدی تلگرام matlabprozhe2@ پیام دهید.
در مواقع فراوانی شاهد هستیم کاربران در پروژه یادگیری عمیق خود دچار مشکل هستند و به دنبال یک مکان مطمئن برای سفارش خود هستند.
متلب پروژه با کسب کارنامه ای درخشان و تجربه 10 ساله آمادگی دارد انجام پروژه یادگیری عمیق را در تمامی مقاطع بر عهده گرفته و با کمترین قیمت تحویل شما دهد.
هزینه پروژه یادگیری عمیق در متلب پروژه به صورت مناقصه ای اعلام میشود و از میان مجموعه پیشنهادات کمترین قیمت به کاربران اعلام میشود مشتری در تمامی مراحل انجام کار از طریق موسسه با مجری در ارتباط خواهد بود و پاسخ همه سوالات خود را دریافت خواهد کرد.
یادگیری عمیق چیست؟
یادگیری عمیق یا Deep learning نیز گفته میشود. یکی از حوزه های بسیار با اهمیت و ضروری در هوش مصنوعی می باشد که کاربرد اصلی آن در پردازش دادهای بزرگ می باشد. امروزه انجام پروژه های یادگیری عمیق نقش مهمی در شناسایی الگوهای پیچیده و استفاده از روش ذهنی انسان برای یادگیری موضوعات مختلف دارد. هدف از طراحی یادگیری عمیق ارائه یک روش جامع جهت استفاده از شبکه های عصبی تو درتو برای بالا بردن دقت در خروجی می باشد. یادگیری عمیق در اصل از روشی که ذهن انسان برای یادگیری استفاده میکند بهره میبرد و کاربرد اصلی آن در علم داده و پیش بینی های پیچیده در کلان داده است یادگیری عمیق را در حقیقت میتوان نوعی از یادگیری ماشین دانست با این تفاوت که بر خلاف یادگیری ماشین که از روش های سنتی برای مدل سازی استفاده میکد یادگیری عمیق از روش های انتزاعی و مدلسازی پیچیده برای پیش بینی داده استفاده میکند این باعث میشود ماشین درک درستی از واقعیت های موجود داشته باشد و الگوهای موجود را بهتر شناسایی نماید همچنین الگوریتم های یادگیری عمیق از روش سلسله مراتبی و تحلیل پیچیده تشکیل شده اند. یکی از قابلیت های منحصر به فرد انجام پروژه های دیپ لرنینگ استفاده از شبکه های عصبی چندین لایه برای استخراج ویژگی‌ها و یادگیری از داده‌ها می باشد.
امروزه یادگیری عمیق مهم ترین بخش از پیاده سازی سیستم های یادگیری ماشین است. این روش ویژگی را به صورت سلسله مراتبی از لایه های مختلف از طریق توابع غیر خطی استخراج می کند ورودی هر لایه خروجی لایه قبلی است و آموزش آن می تواند به صورت با ناظر یا بدون ناظر باشد.یکی از مهمترین ویژگی های یادگیری عمیق دقت بسیار بالا آن در تشخیص انواع خطا و بهینه سازی سیستم ها با ساختارهای مختلف شبکه عصبی می باشد چون از چندین شبکه عصبی در هم استفاده میشود در واقع تک لایه مخفی در شبکه عصبی با شماره زیادی دیپ لایه جایگزین شده است. یادگیری عمیق یک نوع شبکه عصبی بوده که داده های مختلف را به صورت یک یک ورودی جذب میکند و داده‌ها ورودی را از طریق برخی لایه‌های تبدیل غیرخطی پردازش و محاسبه کرده و به عنوان داده‌های خروجی برمی گرداند
روش یادگیری عمیق امروزه در سیستم های که دقت برای آنها اهمیت بالایی دارد بسیار پرکاربرد می باشد این روش انقلابی در سیستم های چند منظوره برای بالاترین نهایت صحت در خروجی ایجاد کرده است. این نحوه کار که ما در یادگیری عمیق میبینیم در اصل ایده گرفته شده از مغز انسان گرفته است. در مغز انسان هم نورون های مربوط به سلسله مراتب اولیه در ویژوال کورتکس مغز اطلاعاتی که دریافت میکنن حساس به لبه ها و توده ها هستن و بعد خروجی اونها در یک سلسله مراتب بعدی ادامه پیدا میکنه تا اینکه نورونهای به ساختار های پیچیده تری مثل صورتها حساسیت نشون بدند. در حقیقت در یک تعریف کلی تر از یادگیری عمیق در اصلاح یادگیری دقت دار از مجموعه شاخه های یادگیری ماشین است. این روش ویژگی ها را به صورت سلسله مراتبی از لایه های مختلف از طریق توابع غیر خطی استخراج می کند ورودی هر لایه خروجی لایه قبلی است و آموزش آن می تواند به صورت با ناظر یا بدون ناظر باشد.یکی از مهمترین ویژگی های یادگیری عمیق دقت بسیار بالا آن در تشخیص انواع خطا و بهینه سازی سیستم ها با ساختارهای مختلف شبکه عصبی می باشد چون از چندین شبکه عصبی در هم استفاده میشود در واقع تک لایه مخفی در شبکه عصبی با شماره زیادی دیپ لایه جایگزین شده است.
متلب پروژه چه نوع پروژه های یادگیری عمیق را میتواند انجام بدهد ؟
انجام پروژه دانشجویی یادگیری عمیق
انجام پروژه یادگیری عمیق با متلب
انجام پروژه کلاسی یادگیری عمیق
انجام تمرین یادگیری عمیق
مراحل پیاده سازی پروژه های یادگیری عمیق
1- تعریف مسئله : در گام اول باید مسئله که قرار است با یادگیری عمیق حل شود را مشخص کنیم و راه کارهای مناسب برای حل آن ارائه دهیم.
2- جمع آوری داده ها : در گام دوم باید داده هایی که مورد نیاز برای انجام عملیات یادگیری عمیق است مشخص شود و پیش پردازش های لازم بر روی آنها صورت گیرد.
3- تمیز کردن و تبدیل داده ها : در گام سوم باید داده های موردنیاز خود پاکسازی کرده و عملیات نرمال‌سازی یا استاندارد‌سازی داده‌ها را بر روی داده ها انجام داد.
4- انتخاب مدل : در گام چهارم باید مدل شبکه عصبی که میتواند از نوع کانولوشن یا بازگشتی باشد را انتخاب کنیم.
5- طراحی مدل : در گام پنجم می بایست طراحی مدل موردنظر یادگیری عمیق خود که تعیین تعداد لایه‌ها، نوع لایه‌ها، تعداد نرون‌ها در هر لایه و سایر هایپرپارامترها می باشد را انجام داد.
6- آموزش مدل : این گام از اصلی ترین مراحل طراحی و پیاده سازی پروژه های یادگیری عمیق است که در آن مدل موردنظر با استفاده از داده های انتخابی آموزش می بیند.
7- ارزیابی عملکرد مدل : در گام هفتم می بایست مدل موردنظر مورد اززیابی قرار گرفته و اشکالات برطرف شده و مدل برای اجرا بهینه شود.
ضرورت استفاده از متلب و پایتون در یادگیری عمیق
دیپ لرنینگ همانند سایر حوزه های هوش مصنوعی برای پیاده سازی الگوریتم ها و سیستم های خود نیاز به استفاده از نرم افزارهای تخصصی دارد که بتواند در کمترین زمان و با سرعت بالا آنها را اجر نماید ، الگوهای یادگیری عمیق به طور کلی بسیار پیچیده است و باید با کاربر بامفاهیم شبکه های عصبی آشنایی کامل داشته باشد متلب و پایتون دو نمونه از نرم افزار بسیار کاربردی در این حوزه می باشند که با استفاده از کتابخانه های موجود در آنها یک شبکه را پیاده سازی کرده و با استفاده از چندین شبکه عصبی تو در تو مدل سازی را انجام دهید.
روش های پیاده سازی یادگیری عمیق :
1- کاهش نرخ یادگیری : یکی از روش های پیاده سازی یادگیری عمیق است که در آن به استفاده از روش هایی برای کاهش زمان یادگیری پرداخته میشود این روش به این اصل تاکید دارد که هر بار وزن مدل تغییر مکند چقدر مدل تغییر پیدا میکند
2- انتقال یادگیری : در این روش به آموزش شبکه از قبل طراحی شده پرداخته میشود ، در این روش داده های جدید به شبکه تزریق میشود با توجه به طبقه بندی داده ها و آموزش شبکه داده های جدید هم طبقه بندی میشود
3- آموزش از صفر : این روش های کم کاربردی پیاده سازی است و نیاز به یک توسعه دهنده دارد که بتواند سیستمی را طراحی کند که به حجم زیادی از داده ها نیاز دارد
4- حذف تصادفی واحدها : در این روش تلاش میشود با حذف واحدها و داده های تصادفی عملکرد شبکه عصبی بهبود پیدا کند
ضرورت و نیاز به استفاده از یادگیری عمیق در چیست؟
امروزه مدلسازی و تحلیل داده های بزرگ اهمیت ویژه ای در میان متخصصان علم داده دارد. یادگیری عمیق روشی استاندارد و قابل اعتماد برای تحلیل حجم گسترده ای از داده ها می باشد. در دنیای امروز حجم داده‌های تولید شده بسیار زیاد است و یادگیری عمیق با توانایی خود در پردازش و تحلیل داده‌های بزرگ، این امکان را فراهم میکند که از این داده‌ها بهره‌برداری بهتری شود. یکی از اصلی ترین نیازهای استفاده از یادگیری عمیق پیچیدگی داده ها می باشد داده های با حجم وسیع عموما به طور سنتی قابل تحلیل نیستند و علاوه بر صرف زمان فراوان موجب افزایش خطا خواهد شد از آنجایی که داده‌ها اغلب پیچیده و چندبعدی هستند مدل‌های یادگیری عمیق قادر به کشف الگوهای پیچیده در این داده‌ها هستند که با روش‌های سنتی امکان‌پذیر نیست همچنین یادگیری عمیق به دلیل ساختار چندلایه و قابلیت‌های غیرخطی خود، در بسیاری از کاربردها دقت بسیار بالاتری نسبت به روش‌های سنتی یادگیری ماشین دارند.
شبکه های مختلف یادگیری عمیق
1- شبکه عصبی شعاعی : از ساده ترین شبکه های یادگیری عمییق به صورت تک لایه و دولایه هستند که بیشترین برای مصارف دو حالت باز یا بسته استفاده میشود
2- پرسپترون چند لایه : از این شبکه برای طبقه بندی داده های غیر هم گن استفاده میشود
3- شبکه برگشتی : در این شبکه ها برای پیش بینی خروجی داده استفاده میشود این شبکه عملیات تکرار شبکه را به اندازه ای که سیستم بهترین خروجی را دریافت کند ادامه میدهد
4- شبکه پیچی : از این شبکه های یادگیری عمیق بیشتر در شناسایی الگوهای مختلف در حجم انبوه داده استفاده میشود
5- شبکه RNN : از این شبکه ها بیشتر در حوزه کدینگ و بازگشایی رمز استفاده میشود
چه کسانی نیاز به استفاده از یادگیری عمیق دارند ؟
همه متخصصان و کارشناسی که در حوزه علم داده و تحلیل آن در حال فعالیت هستند نیاز به استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق دارند با توجه به حجم بسیار بالا داده در حوزه کلان داده و رفتار غیرقابل پیش بینی آنها توسط انسان نیاز به شبیه سازی و الگوریتم هایی داریم که بتواند به راحتی همانند ذهن شبکه های را برای یادگیری روند تغییر داده پیش بینی کرده و در نهایت یک راهکرد یا الگوری مشخص از میان آنها استخراح نمایند به همین دلیل استفاده از یادگیری عمیق مورد نیاز همه کارشناسان داده کاوی و هوش مصنوعی می باشد.
بخش های مختلف یادگیری عمیق
1- لایه ها : از مهم ترین بخش های یادگیری عمیق می باشد که شامل لایه ورودی جهت دریافت داده های خام ، لایه پنهان جهت انجام محاسبات و استخراج ویژگی‌ها و لایه خروجی حهت تولید نتایج نهایی استفاده میشود.
2- نورون ها : از دیگر بخش های مهم در یادگیری عمیق نورون ها می باشند که واحدهای پایه‌ای در لایه‌ها که ورودی‌ها را دریافت کرده و پس از اعمال تابع فعالسازی، خروجی تولید می‌کنند.
3- وزن ها : از دیگر قسمت های مهم در عملیات یادگیری عمیق وزن ها می باشند که پارامترهایی که ورودی‌ها را به نورون‌ها متصل می‌کنند و در طی فرآیند یادگیری به‌روزرسانی می‌شوند
4- توابع هزینه و توابع فعال سازی : این دو تایع نقش تعیین کننده ای در مراحل اجرا عملیات یادگیری عمیق ایفا می نمایند. تایع هزینه معیاری برای ارزیابی عملکرد مدل با محاسبه اختلاف بین خروجی پیش‌بینی شده و مقدار واقعی است و تابع فعالسازی توابعی که غیرخطی بودن را به مدل اضافه می‌کنند می باشند.
5- الگوریتم های بهینه سازی : این الگوریتم ها به عنوان محور پردازشی بر روی داده های حجیم معرفی میشود و الگوریتم‌هایی هستند که برای به‌روزرسانی وزن‌ها و تنظیم آنها به منظور کاهش تابع هزینه مورد استفاده قرار میگیرند.
6- یادگیری انتقالی : از دیگر بخش های بسیار مهم در یادگیری عمیق یادگیری انتقالی است که استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای کاربردهای جدید، به منظور صرفه‌جویی در زمان و منابع مورد نیاز برای آموزش مدل‌های جدید مورد استفاده قرار میگیرد.
متلب پروژه در حوزه های زیر نیز میتواند مشاوره تخصصی به شما ارائه بدهد.(میتوانید مقالات زیر را مطالعه نمایید.)
جایگاه و اهمیت استفاده از یادگیری عمیق در هوش مصنوعی
در دنیای ارسال اطلاعات و جمع آوری داده امروزی با حجم عظیمی از دیتا مواجه هستیم که به روش های صورت به هیج عنوان امکان پردازش و تحلیل داده ها در آنها وجود ندارد به همین دلیل نیاز به استفاده از روشی داریم که بتواند با استفاده از الگوریتم های متنوع پردازش های لازم بر روی داده ها را انجام دهد یادگیری عمیق به این منظور طراحی شده است و قابلیت یادگیری و استخراج ویژگی‌ها از داده‌های پیچیده دارد. یکی از مهم ترین ویژگی های یادگیری عمییق شناسایی الگوهای بسیار دشوار و پیچیده در میان داده ها است. با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق، میتوان ویژگی‌های پنهان در داده‌ها را استخراج و تحلیل کرد که این امر در کاربردهایی مانند تشخیص تصویر و پردازش زبان طبیعی بسیار موثر است. از دیگر ویژگی های منحصر به فرد استفاده از یادگیری عمیق کاربرد فراوان آن بر روی انواع داده ها و مسائل مختلف می باشد به طوری پیچیده ترین مسائل را نیز میتوان با یادگیری عمیق تحلیل نمود. همچنین یکی از مزایای بزرگ یادگیری عمیق این است که نیاز به ویژگی‌سازی دستی را کاهش میدهد. در روش‌های سنتی، استخراج ویژگی‌ها به صورت دستی انجام می‌شد که زمان‌بر و پرهزینه بود. شبکه‌های عصبی عمیق قادرند این فرآیند را به صورت خودکار انجام دهند.
اهمیت استفاده از یادگیری عمیق در چیست ؟
یادگیری عمیق از مجموعه دروسی می باشد که در شاخه هوش مصنوعی تدریس میشود این شاخه که زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین هست به بررسی روش های میپردازد که مبتنی بر شبکه عصبی مصنوعی می باشد در یادگیری عمیق با استفاده از الگوریتم های مخصوص ساختار مغز به صورت کامل پیاده سازی میشود و به ماشین آموزش داده میشود که تمامی کارها را به صورت اتوماتیک انجام بدهد یادگیری عمیق نیازمند تعداد زیادی داده و همچنین قدرت پردازش بالا می باشد به همین دلیل به سیستم پردازش قدرتمندی نیاز است. هدف از یادگیری عمیق در نهایت طراحی سیستم هایی است که بتواند مانند انسان راه حل ارائه داده و درباره یک موضوع خاص اظهار نظر نماید یکی از اصلی ترین دلایل اهمیت یادگیری عمیق در علم داده می باشد که متخصصان این حوزه با استفاده از یادگیری عمیق روابط های داده ها را پیش بینی ، مدل سازی و در نهایت تحلیل می نماید.
کاربردهای یادگیری عمیق
1- قابلیت توسعه سیستم های پردازش زبان طبیعی برای ادراک بهتر
2- قابلیت تشخص زود هنگام بیماری و درمان آن
3- توانایی پیش بینی وضعیت آب و هوا و سنجش میزان کیفیت هوا
4- امکان بازسازی کیفیت عکس های قدیمی با دیپ لرنینگ
5- حوزه نظامی : در زمینه تشخیص هدف متحرک
6- شناسایی مشتریان سودده و رونق کسب و کار
مراحل انجام پروژه یادگیری عمیق
- ارسال پروژه ادگیری عمیق از طریق فرم ثبت سفارش و یا از طریق تلگرام، واتس آپ یا شماره پشتیبانی.
- بررسی دقیق و کارشناسی پروژه یادگیری عمیق توسط مجریان گروه متلب پروژه.
- اعلام هزینه و قیمت پروژه یادگیری عمیق براساس میزان بودجه پرداختی کاربر.
- موافقت با کمترین هزینه اعلام شده توسط مجری و پرداخت نصف هزینه.
- شروع پروژه توسط مجریان گروه متلب پروژه با توجه به زمان تعیین شده توسط کاربر.
- ارسال نتایج انجام کار به صورت عکس خروجی پس از پایان کار.
- اطمینان کاربر از انجام درست کار و پرداخت مابقی هزینه.
- ارسال پروژه یادگیری عمیق توسط متلب پروژه و تعیین زمان پشتیبانی 72 ساعته برای رفع اشکال.
- در صورت ذکر خواسته کاربر فیلم نیز از نحوه انجام کار ارسال خواهد شد.
انجام پروژه یادگیری عمیق در کدام شهر و استانها انجام پذیر است؟
یکی از مشکلات گسترده ای که بیشتر کاربران و دانشجویان با آن مواجه هستند آن است که موسسات و سایت های انجام کار تنها در یک شهر خاص متمرکز شده و دارای شعبه می باشند و این امر باعث میشود که کاربر نتواند هماهنگی های لازم در انجام پروژه یادگیری عمیق داشته باشید این مشکل به طور کامل در متلب پروژه مرتفع شده است و میتوانید در هر شهر و استانی که هستید در کمترین زمان ممکن سفارش خود را ثبت نمایید و با کارشناس همان شهر به صورت آنلاین و لحظه ای در ارتباط باشید. همین موضوع سبب شده است که متلب پروژه کاربران زیادی از سراسر کشور و حتی جهان برای انجام سفارشات متلب پروژه را به عنوان گزینه نهایی انتخاب کنند. هدف از انجام این امر در موسسه متلب پروژه ارتباط هر چه بهتر و دسترسی آسان با کارشناس شهر مورد نظر مشتری می باشد.
چه شرایطی برای انجام پروژه با یادگیری عمیق باید مهیا باشد؟
باید به این موضوع دقت داشته باشید که برای انجام پروژه یادگیری عمیق می بابیست دانش و تخصص کافی در حوزه تحصیلات تکمیلی به خصوص کارشناسی ارشد و دکتری داشته باشید. نداشتن دانش تخصصی بالا و همچنین تجربه ناکافی در نهایت منجر به ارائه کیفیت پایین در انجام پروژه خواهد شد. یکی دیگر از نگرانی هایی که مشتریان همواره با آن مواجه هستند نداشتن زمان کافی در انجام پروژه رشته یادگیری عمیق است و نتیجه این امر منجر به نارضایتی و عدم موفقیت در پروژه خواهد شد. موسسه متلب پروژه دارای تیم تخصصی از بهترین مجریان یادگیری عمیق است که تجربه و تخصص بسیار بالایی در این حوزه دارند و میتوانند پروژه را با کیفیتی که مدنظر شماست تحویل دهند.
ضمانت و راه های اعتماد در انجام پروژه یادگیری عمیق
راه های اعتماد به یک موسسه و وب سایت در وجاهت قانونی و کسب مجوزهای لازم برای کسب و کار جستجو نمایید، متاسفانه در فضای اینترنت با رشد بی سابقه سایت های انجام پروژه یادگیری عمیق مواجه هستیم که هیچ مجوزی برای فعالیت در این حوزه ندارند. نتیجه این اعتماد ناشیانه دریافت کار بی کیفیت و در انتها ناراضی از انجام کار خواهد شد. طبق تجربه 12 ساله متلب پروژه بسیار مشاهده شده است این موسسات به عنوان واسط عمل کرده و سفارش را به سایت های دیگر برونسپاری می نمایند. اولین گام در کسب اعتماد به یک موسسه یا وب سایت انجام تحقیقات و مطالعه نظرات مشتریان می باشد. موسسه متلب پروژه به خود می بالد که تنها گروه انجام پروژه های یادگیری عمیق در ایران است که دارای تیم تخصصی در این زمینه می باشد. در هر لحظه میتواند به صورت آنلاین و در کسری از ثانیه با مجریان متلب پروژه تماس بگیرید و به صورت رایگان خدمات مشاوره ای حرفه ای دریافت کنید.
سخن پایانی جهت مشاوره و ثبت نهایی سفارش پروژه یادگیری عمیق
انجام پروژه های یادگیری عمیق همواره یکی از دغدغه های اصلی کاربران و دانشجویان می باشد. یکی از مهمترین وظایفی که به دانشجویان با یادگیری عمیق داده میشود انجام تکالیف و همچنین پروژه های یادگیری عمیق است برای انجام هماهنگی و دریافت مشاوره رایگان و تخصصی میتواند وارد سایت متلب پروژه شوید و از طریق راه های ارتباطی با ما و کارشناسان تماس حاصل فرمایید.
سفارش پروژه یادگیری عمیق با آموزش کامل
بسیاری از کاربران که به سایت متلب پروژه مراجعه می نمایند یک سوال اساسی در ذهن آنها وجود دارد که آیا سفارشی که من ثبت میکنم شامل گزارش می باشد ؟
موسسه متلب پروژه رسالت کاری خود را بر انجام پروژه یادگیری عمیق با ارائه گزارش کامل قرار داده است و حالت آموزش محور را در پروژه های خود گنجانده است و طوری سفارش انجام میشود که کاربر به صورت کامل در روند انجام پروژه خود قرار بگیرد انگار خوده مشتری سفارش خود را انجام داده است.
ضمانت در پروژه یادگیری عمیق به چه صورت است ؟
انجام پروژه در موسسه متلب پروژه با توجه به بهره گیری از اساتید ممتاز که تجربه و تخصص بالا در حوزه پروژه یادگیری عمیق دارند قرار داده میشود به صورت تضمینی است و این تضمین کیفیت تا رضایت مندی کامل مشتری ادامه خواهد داشت.
زمان تحویل پروژه یادگیری عمیق چگونه تعیین میشود ؟
زمان درست و به موقع تحویل پروژه یکی از خواسته های اصلی مشتریان است موسسه متلب پروژه با داشتن صدها کارشناس حرفه ای و مجرب زمان بندی دقیق و درستی از خواسته شما برآورد کرده و تمام تلاش خود را در تحویل به موقع پروژه یادگیری عمیق خواهد کرد.
آیا امکان کنسل کردن پروژه یادگیری عمیق وجود دارد ؟
امکان کنسل کردن پروژه پس از شروع به کار انجام پروژه یادگیری عمیق منوط به موافقت با مجری انجام کار می باشد در صورت موافقت کارشناس انجام کار میتواند سفارش به صورت دو طرفه لغو شود.
امکان برقراری ارتباط مستقیم میان مشتری و مجری یادگیری عمیق
در بسیاری از تماس هایی که با موسسه متلب پروژه برای ثبت سفارش گرفته میشود این سوال توسط مشتری پرسیده میشود که آیا میشود با مجری پروژه یادگیری عمیق در ارتباط باشیم ؟ با توجه به تجربه چندین ساله متلب پروژه در برقراری ارتباط مستقیم امکان برقراری ارتباط مجری و مشتری وجود ندارد و فقط از طریق موسسه با مجری در ارتباط هستید در صورت برقراری ارتباط مستقیم دیگر سیستم پشتیبانی سایت متوجه انجام پروژه شما نخواهد بود
نحوه اعتماد در پروژه های یادگیری عمیق به موسسه متلب پروژه
موسسه متلب پروژه یک کسب و کار آنلاین و دارای مجوز های لازم برای فعالیت در این حوزه می باشد و با داشتن نماد اعتماد الکترونیکی در پروژه های دانشجویی یادگیری عمیق تونسته است اعتماد شما عزیزان را جلب نماید
زمان پشتبانی از پروژه های یادگیری عمیق انجام شده :
زمان پشتیبانی از پروژه یادگیری عمیق موسسه متلب پروژه ۷۲ ساعت بعد تحویل پروژه می باشد و در این زمان مشتری میتواند به صورت کامل سفارش خود را بررسی کرده و در صورت داشتن ایراد مشکلات خود را ارسال کرده تا برای مجری انجام کار ارسال شود.
نحوه پیگیری سفارش ثبت شده یادگیری عمیق
پس از ثبت سفارش کارشناسان متلب پروژه هم از طریق شماره های پشتیبانی و هم از طریق برقراری ارتباط با شبکه های اجتماعی امکان پیگیری سفارش را برای مشتریان خود فراهم کرده است
نحوه قیمت گذاری در پروژه یادگیری عمیق به چه صورت می باشد ؟
یکی از سوالات مشتریان عزیز که با کارشناس متلب پروژه تماس میگیرند همین موضوع می باشد که هزینه انجام پروژه یادگیری عمیق من چقدر می باشد ؟
متلب پروژه با راه اندازی سیستم مناقصه ای و استعلام قیمت از صدها مجری انجام کار کمترین قیمت را از سمت مجریان دریافت کرده و در اختیار مشتری قرار میدهد به همین دلیل قیمت پروژه یادگیری عمیق در متلب پروژه کاملا عادلانه و منصفانه است.
