Kami berfokus pada pengembangan model dan riset di berbagai area spesifik Machine Learning.
Pemrosesan bahasa atau teks tingkat lanjut untuk bahasa Indonesia maupun Inggris menggunakan metode konvensional hingga state-of-the-art.
Metode & Algoritma:
Analisis citra untuk ekstraksi informasi visual, pengenalan pola gambar, atau mendeteksi objek pada gambar atau video.
Metode & Algoritma:
Desain arsitektur neural networks kompleks dan optimasi hyperparameter.
Metode & Algoritma:
Mendampingi perjalanan riset untuk keperluan skripsi, tesis, disertasi, atau publikasi riset agar terarah dan sesuai standar akademik.
Dukungan Mencakup:
Eksplorasi inovasi AI terkini yang melibatkan model LLM, image generation, augmentasi data, dan integrasi generatif.
Metode & Implementasi:
Metodologi penyelesaian masalah optimasi pencarian solusi global menggunakan algoritma meta-heuristics .
Algoritma Populer:
Bentuk dukungan yang kami sediakan khusus untuk membantumu melancarkan pengerjaan kodingan maupun risetmu.
Harga
Cocok untuk tugas kecil atau simulasi tugas akhir dasar.
Harga
Solusi favorit mahasiswa untuk skripsi & publikasi terarah.
Harga
Khusus S2/Peneliti yang membutuhkan model SOTA & pemahaman teori mendalam.
Custom Quote
Untuk peneliti, institusi, dan integrasi skala besar.
Mulai dengan langkah kecil. Kami bantu bedah ide judul, riset, hingga arsitektur kode melalui sesi mentoring privat yang lebih santai dan fleksibel.
Privat 1-on-1 Mentoring
Validasi konsep & metodologi riset secara mendalam.
Bedah error dan optimasi script bersama expert.
Atur waktu diskusi sesuai dengan ritme belajarmu.
Step-by-step guidance untuk hasil yang maksimal.
Rangkuman Diskusi Terlampir
Nama paket di atas hanya berguna kalau isinya jelas. Berikut rincian pekerjaan, siapa yang biasanya memilihnya, dan berapa lama pengerjaannya.
Paket ini untuk tugas kecil, simulasi, atau tugas akhir dengan model yang relatif sederhana: klasifikasi, regresi, atau clustering pada dataset yang sudah tersedia. Anda menerima kode beserta instruksi menjalankannya, tanpa sesi walkthrough. Satu revisi minor disertakan bila ada bug atau ketidaksesuaian dengan kesepakatan awal.
Cocok untuk
Mahasiswa yang sudah punya dataset dan metodologi, serta hanya butuh implementasi yang berjalan.
Pilihan yang paling sering diambil mahasiswa yang mengejar skripsi atau publikasi. Cakupannya meliputi model machine learning atau deep learning yang lebih berat, dokumentasi yang menjelaskan alur praproses, pemilihan arsitektur, dan evaluasi, materi presentasi, satu sesi konsultasi 1-on-1, serta dukungan hingga satu bulan setelah serah terima. Anda tetap mendapatkan penjelasan, jadi bukan sekadar menerima berkas kode.
Cocok untuk
Mahasiswa yang perlu mempertahankan keputusan teknis di depan pembimbing dan penguji.
Ditujukan untuk mahasiswa S2 dan peneliti yang membutuhkan implementasi model state-of-the-art atau pembandingan beberapa metode. Kami membahas dasar teori dari paper yang Anda bawa, menyusun protokol eksperimen, dan mendampingi lima sesi konsultasi. Dukungan berlangsung tiga bulan agar cukup untuk menampung iterasi dari pembimbing atau reviewer.
Cocok untuk
Peneliti yang butuh reproduksi paper, eksperimen pembanding, atau tabel hasil yang bisa dipertanggungjawabkan.
Untuk kebutuhan yang melewati batas riset: deployment API, integrasi antara backend dan frontend, serta pemeliharaan jangka panjang. Penawaran disusun per proyek karena lingkupnya bervariasi. Kami membatasi jumlah proyek jenis ini pada satu waktu agar kualitas dan waktu respons tetap terjaga.
Cocok untuk
Peneliti, institusi, atau klien tahap awal yang sudah punya model tervalidasi dan ingin menggunakannya lewat API.
Durasi di atas dihitung sejak data dan lingkup dikonfirmasi. Untuk paket yang bersifat "sesuai lingkup", estimasi dituliskan di proposal sebelum pembayaran pertama.
Semakin lengkap bahan di awal, semakin cepat pekerjaan selesai. Ini bukan syarat administratif, tetapi bahan yang benar-benar kami pakai untuk mengambil keputusan teknis.
Satu sampai dua paragraf tentang apa yang ingin Anda buktikan atau bangun, dan bagaimana bentuk hasil yang dianggap berhasil.
Tautan ke dataset publik seperti Kaggle atau HuggingFace, atau sampel data Anda. Jika belum ada, kami bantu memilih dataset publik yang relevan dengan topik, lalu Anda yang memutuskan.
Paper, skripsi, atau proposal terkait. Minimal judul dan tautannya. Referensi membantu kami memahami ekspektasi pembimbing dan memilih baseline yang wajar.
Tanggal sidang, target submit, atau batas revisi. Tenggat menentukan seberapa banyak eksperimen yang realistis dikerjakan, bukan sebaliknya.
Python dan Google Colab sudah cukup untuk sebagian besar proyek. GPU lokal tidak wajib. Jika institusi Anda mewajibkan alat tertentu, beri tahu sejak awal.
Ilustrasi alur kerja, bukan studi kasus klien. Angka di bawah menggambarkan jenis keputusan yang diambil, bukan hasil yang dijanjikan.
Masalah. Seorang mahasiswa membawa paper tentang aspect-based sentiment analysis untuk ulasan produk berbahasa Indonesia. Ia punya sekitar enam ribu ulasan berlabel, target macro-F1 minimal 0,80, dan waktu empat minggu sebelum sidang.
Minggu pertama, baseline. Kami mulai dari TF-IDF dengan regresi logistik. Hasilnya macro-F1 sekitar 0,71. Angka ini belum memenuhi target, tetapi memberi batas bawah yang jujur: metode yang lebih rumit harus terbukti lebih baik, bukan dianggap lebih baik.
Minggu kedua, model yang lebih berat. Kami melakukan fine-tuning pada model bahasa Indonesia yang tersedia publik, menangani ketidakseimbangan kelas, dan mengunci random seed agar hasil bisa diulang. Macro-F1 naik ke sekitar 0,83.
Minggu ketiga, analisis error. Kesalahan terbanyak ternyata bukan soal arsitektur, melainkan label: aspek "pengiriman" sering tertukar dengan "kualitas produk" pada ulasan yang membahas keduanya. Setelah pemetaan label diperbaiki, selisih antar-kelas menyempit dan tabel ablasi menjadi lebih mudah dijelaskan.
Hasil. Repositori dengan konfigurasi eksperimen, skrip evaluasi, catatan keputusan teknis, dan tabel perbandingan baseline versus model final. Yang paling penting, mahasiswa tersebut bisa menjelaskan mengapa peningkatan terbesar datang dari kebersihan label, bukan dari arsitektur yang lebih besar.
Sesuai dengan visi kami sebagai partner akademik, layanan CordivAI dialokasikan eksklusif untuk pengembangan model dan algoritma riset fundamental. Untuk menjaga kualitas dedikasi tim, kami belum mendampingi:
Pembuatan Sistem Produksi/Inference skala masif pada android/ios atau website.
Pengumpulan Data Primer (seperti anotasi data, sebar kuesioner, atau scrapping data).
💡 Saran dari kami: Silakan manfaatkan dataset publik pada website penyedia seperti Kaggle, HuggingFace, dan lainnya nanti kami bantu proses pre-processing data.
Beberapa hal yang paling sering ditanyakan saat pengerjaan proyek di Cordivai
Tentu! Kami menyertakan dokumentasi teknis dan sesi walkthrough (penjelasan langsung via G-Meet) agar kamu benar-benar paham cara kerja sistemnya.
Kode tersebut bisa dijadikan referensi, tetapi kami tetap akan membuatnya dari awal tanpa perubahan harga. Memulai dari nol biasanya lebih mudah daripada melanjutkan kode yang sudah ada, karena melanjutkan berarti harus menganalisis dan menyesuaikan kode terlebih dahulu, yang membutuhkan pekerjaan tambahan.
Ya, kami memberikan dukungan revisi minor gratis untuk memastikan hasil akhir sesuai dengan kesepakatan awal dan standar yang diinginkan.
Cukup hubungi kami via WhatsApp untuk brainstorming ide. Kami akan bantu memetakan kebutuhan risetmu sebelum memberikan penawaran terbaik.