Для себя Задание состоит из нескольких частей: Обучить модель машинного обучения на Python для решения задачи классификации новостных русскоязычных текстов по темам: экономика, политика, социальная сфера, здравоохранение, образование, экология, либо отнесение к категории "не заданная категория". Для классификации должен использоваться метод наивного байеса. Обучить модель машинного обучения на Python для решения задачи классификации русскоязычных комментариев по тональности: позитивная, негативная, нейтральная. Метод, используемый для классификации не принципиален, но необходимо указать его в комментариях к коду. Обе модели должны сохранять текущее состояние, т.е. не обучаться с нуля при каждом запуске скрипта, а использовать уже имеющиеся знания для классификации. Необходимо парсить посты и комментарии к ним из групп, начиная с 01.01.2024. Сообщества: https://vk.com/mos https://vk.com/m24 При запуске скрипта должны происходить следующие действия: 1)Создание .csv файла, который должен содержать в себе поля: Post_ID – уникальный идентификатор каждой записи в таблице; Post_text – текстовое содержание поста; Group – название группы, из которой был взят пост; Post_date – дата публикации поста в формате дд.мм.гггг; Post_topic – тема публикации – поле заполняется путем применения обученной ранее модели; ERpost – коэффициент вовлеченности в обсуждение поста, который рассчитывается по формуле: ERpost = (количество реакций на публикации + количество комментариев на публикации + количество репостов на публикации)/количество просмотров публикации. Comment_text – текстовое содержание комментария к конкретной публикации; Comment_tonality – поле, содержащее в себе оценку тональности комментария – поле заполняется путем применения обученной ранее модели; Age – возраст автора комментария; Gender – пол автора комментария. Необходимо предоставить исходные файлы с кодом, весь код должен быть написан в объектно-ориентированном стиле и разбит на файлы для лучшей читаемости, должны быть соблюдены ограничения по количеству запросов к API вконтакте. При каждом запуске скрипта парсинг должен начинаться с последнего записанного в файле поста (т.е. последний пост пропускается и в файл записывается следующий за ним пост), в случае удаления со стены группы последнего поста - парсить начиная с последнего неудаленного поста. В случае, если какая-либо информация в профиле автора комментария недоступна/неуказана - оставить поле пустым.
Для себя Машинное обучение, линейная регрессия, чтобы в итоге прогнозировать несколько итоговых выходных параметров на основе массив данных из множество взодных параметров
Для себя Помощь и ответы на вопросы по реализации алгоритмов ML на Python. Cама являюсь программистом и сейчас обучаюсь в МФТИ на магистратуре, хотела бы иметь поддержку в качестве репетитора, с которым можно было на регулярной основе обсудить текущие темы и возникающие при реализации проблемы
Объяснение материала, выполняя лабораторные работы Объяснить основы машинного обучения и анализа данных, выполняя лабораторные работы, которые представлены преподавателем мне для работы
Для себя Необходимо дообучить llama2 на предоставленном мной датасете Код есть, но при попытке сохранить на Гугл диске(тюню в колабе) возникает memory allocation
Для себя Привет! Я закончил МФТИ больше 15 лет назад, сейчас учусь на программе по Data Science. Нужна помощь в освоении нескольких стандартных библиотек и отчасти питона. У меня есть несколько задачек, которые мне нужно научиться решать. Собственно, нужна помощь в освоении материалов, необходимых для решения (именно обучение меня и ответы на вопросы, а не готовое решение). Для первых 2 занятий: sklearn, numpy, байесовский классификатор. Пример задачи, с которой нужна помощь, с нее и хочу начать (есть ноутбук с данными, к которым нужно применить пайплайн: Создайте функцию get_pipeline, которая создает пайплайн с заданными параметрами. Пайплайн 1) трансформирует датасет с помощью TfidfVectorizer 2) далее применяет модель KNeighborsClassifier с параметрами, переданными в функцию
Для себя У меня есть обученная нейронная сеть для распознавания возраста с использованием Keras и Tensorflow, и я хотел бы достичь точности в 86%, но в данный момент у меня только 76.29%.
Для себя Помощь с разбором домашнего задания по ML, бинарная классификация. В этой задаче для обучения используются 2 алгоритма: DecisonTree, RandomForest. У меня есть драфт решения, требуется консультация - что доработать, как улучшить решение
Для себя Исправление ошибки в коде. Должны предсказать, кто создал изображение: ИИ или человек. На вход принимаются csv файлы и папка с изображениями. Код написан, запускаю - ошибка в загрузке изображений. Самостоятельно не получается исправить
Для себя Проблема с выводом предсказаний. Количество строк не соответствуют количеству строк. При попытке исправить ошибку ничего не выходит. Работаю в Collab на языке Python с изображениями и файлами csv.
помощь в выполнении проекта Применить методы обучения с подкреплением к простой игре под названием Text Flappy Bird (TFB)ю В рамках этого задания вам предлагается реализовать и сравнить двух агентов, способных решить одну из двух версий среды TextFlappyBird-v0 (или обе). В частности, вам нужно сначала реализовать агента на основе метода Монте-Карло на ваш выбор, а затем агента Sarsa(λ),
Для себя Необходимо разработать модель оценки поведения инвесторов на фондовом рынке России на основе технологий машинного обучения (через сентимент-анализ (анализ тональности) российских финансовых новостей основных новостных агрегаторов). То есть необходимо проанализировать условную гипотезу о том, что новостной фон и сентимент новостей влияет на измненение стоимости акций компаний
Для себя Разработать среду для 2д игры на основе gym, обучить несколько алгоритмов (Q, PPO, DDPG), визуализировать поведение агента в среде, адаптировать код для колаба, python
Как мне найти учеников по профилю машинное обучение в России?
Зарегистрируйтесь и создайте привлекательный профиль с упоминанием вашей специализации. Обратите внимание на количество доступных заявок от учеников, которое на август 2026 года составляет 108
Какие требования к преподавателям на вашем сайте?
На нашем сайте приветствуются преподаватели с любым уровнем квалификации. Мы рекомендуем указать все свои сертификаты и образование, чтобы увеличить шансы на нахождение учеников
Могу ли я установить гибкий график работы?
Вы полностью контролируете свой график и можете обсуждать его напрямую с учениками, чтобы найти удобное время для обеих сторон
Каков потенциальный заработок для репетитора машинное обучение?
Заработок зависит от количества занятий и квалификации. В среднем, за одно занятие можно заработать 702.85 рублей с занятия. Больше занятий в неделю – выше доход