Для себя Разбор с решением практического задания с Яндекс-практикума. Программа - data science. Часть практического задания сделана. Часть нуждается в доработке. Не получается реализовать предсказание методом predict при линейной регрессии. Работа ведется в jupiter
Для работы Автоматизация цеха 3D печати и вертикальной фермы, часть 1 1. Реализация автоматизированный системы для получения данных с ZigBee-датчиков, расположенных в помещении фермы, а именно: 2 датчика температуры и влажности воздуха; 2 датчика влажности почвы; 1 датчик содержания СО2 в воздухе; В качестве сервера работы с протоколом ZigBee выступает Raspberry Pi 4 c необходимым интегрированным ПО, таки как HomaAssistant, ZigBee2MQTT, а также другие программы, необходимые для качественной работы системы. Данный стек ПО может меняться в ходе разработки. Для реализации данной задачи будет сделано: - изучена документация HomeAssistant, API HomeAssistant, документация необходимых библиотек на python, документация необходимых аддонов для HomeAssistant, документация ZigBee2MQTT, документаця по работе протокола ZigBee2MQTT и брокера mosquito, а также иная необходимая документация; - реализован API сервер с базой Postgres на VPS; - написан код на python для получения данных с датчиков напрямую или через HomeAssistant; - написан код на pyhton для записи данных с датчиков в базу на VPS. Данные, получаемые с датчиков, будут писаться в базу данных Postgres, расположенную на выделенном заказчиком VPS. Автоматизация отправки данных с датчиков будет выполнена с помощью языка python. На этом же VPS будет реализовано API для предоставления этих данных удалённому серверу. Также будет реализовано API для получения заказа на распечатку детали на 3D-принтере и API, которое предоставляет данные о принтерах, которые в данный момент работают на ферме. 2. Реализация системы, функциями которой является отправка G-кода на принтер Creality K1 MAX при получении нового заказа на VPS сервере, где и реализовано API. Также будет реализовано получение данных с каждого работающего принера и отправка этих данных на VPS. Для реализации данной системы будет сделано: - изучена документация HomeAssistant, API HomeAssistant, документация необходимых библиотек на python, документация необходимых аддонов для HomeAssistant и иная необходимая документация; - перепрошивка принтера Creality K1 MAX, а именно его исходную OS BuildRoot; - установка HomeAssistant на OS Debian, установленную на Raspberry Pi 4 со всеми необходимыми дополнительными программами. Данный стек ПО может меняться в ходе разработки; - написание кода на python для опроса сервера на наличие новых заказов; - написание кода на python для получения данных с принтеров через HomeAssistant; - написание кода на python для отправки G-кода через HomeAsstistant на свободный включенный принтер.
Для себя Хочу освоить машинное обучение и неиронные сети. Изучаю язык Python. Владею библиотеками Pandas, geopandas, numpy. Хочу освоить и понять: Sklearn, Xgboost, etc. Необходима основа: теория вероятности, классические алгоритмы машинного обучения и тд
Для себя Ищу репетира по машинному обучению / искусственно интеллекту. Мне необходим специалист , который обучит меня machine learning. Необходимо, чтобы специалист хорошо владел языком программирования Python и библиотеками , которые используются для machine learning. Мне необходимо сделать упор на практическую задачу по ML, которая будет анализировать статистические данные за прошлый период и выдавать прогноз данных на будущее.
Для работы 1) Помочь построить нейронную сеть, состоящую из рекуррентной нейронной сети и полносвязного слоя. 2) Обучить эту сеть, оценить качество обучения и научиться делать предикт. Датасеты есть.
Для работы 1. Реализация автоматизированный системы для получения данных с ZigBee-датчиков, расположенных в помещении фермы, а именно: 2 датчика температуры и влажности воздуха; 2 датчика влажности почвы; 1 датчик содержания СО2 в воздухе; В качестве сервера работы с протоколом ZigBee выступает Raspberry Pi 4 c необходимым интегрированным ПО, таки как HomaAssistant, ZigBee2MQTT, а также другие программы, необходимые для качественной работы системы. Данный стек ПО может меняться в ходе разработки. Для реализации данной задачи будет сделано: - изучена документация HomeAssistant, API HomeAssistant, документация необходимых библиотек на python, документация необходимых аддонов для HomeAssistant, документация ZigBee2MQTT, документаця по работе протокола ZigBee2MQTT и брокера mosquito, а также иная необходимая документация; - реализован API сервер с базой Postgres на VPS; - написан код на python для получения данных с датчиков напрямую или через HomeAssistant; - написан код на pyhton для записи данных с датчиков в базу на VPS. Данные, получаемые с датчиков, будут писаться в базу данных Postgres, расположенную на выделенном заказчиком VPS. Автоматизация отправки данных с датчиков будет выполнена с помощью языка python. На этом же VPS будет реализовано API для предоставления этих данных удалённому серверу. Также будет реализовано API для получения заказа на распечатку детали на 3D-принтере и API, которое предоставляет данные о принтерах, которые в данный момент работают на ферме. 2. Реализация системы, функциями которой является отправка G-кода на принтер Creality K1 MAX при получении нового заказа на VPS сервере, где и реализовано API. Также будет реализовано получение данных с каждого работающего принера и отправка этих данных на VPS. Для реализации данной системы будет сделано: - изучена документация HomeAssistant, API HomeAssistant, документация необходимых библиотек на python, документация необходимых аддонов для HomeAssistant и иная необходимая документация; - перепрошивка принтера Creality K1 MAX, а именно его исходную OS BuildRoot; - установка HomeAssistant на OS Debian, установленную на Raspberry Pi 4 со всеми необходимыми дополнительными программами. Данный стек ПО может меняться в ходе разработки; - написание кода на python для опроса сервера на наличие новых заказов; - написание кода на python для получения данных с принтеров через HomeAssistant; - написание кода на python для отправки G-кода через HomeAsstistant на свободный включенный принтер.
пройти онлайн курс Нужно решить несколько задачек по машинному обучению на платформе онлайн-образования. Темы: Метод главных компонент, Регрессия, Задача классификации: k-NN и наивный байесовский классификатор, Задача классификации: логистическая регрессия. Всего задач 8 штук, прилагается куча пояснений к ним. Мне объяснять ничего не нужно - только решить.
Для себя Консультация и помощь в улучшении качества прогноза моделей (используется для выбора XGB, CatBoost, логистическая регрессия и дерева решений - выбрать одну) для челленджа https://www.kaggle.com/competitions/playground-series-s3e26
Для себя Объяснить подробно ответы на вопросы 1. Какими методами машинного обучения можно показать, что разбиение на трейн и тест репрезентативно? 2. Есть кластеризованный датасет на 4 кластера (1, 2, 3, 4). Бизнес аналитики посчитали, что самым прибыльным является кластер 2. Каждый клиент представлен в виде 10-тимертного вектора, где первые 6 значений транзакции, а оставшиеся: возраст, пол, социальный статус (женат (замужем)/неженат (не замужем)), количество детей. Нужно поставить задачу оптимизации для каждого клиента не из кластера 2 так, чтобы увидеть как должен начать вести себя клиент, чтобы перейти в кластер 2. 3. Что лучше 2 модели случайного леса по 500 деревьев или одна на 1000, при условии, что ВСЕ параметры кроме количества деревьев одинаковы? 4. В наличии датасет с данными по дефолту клиентов. Как, имея в инструментарии только алгоритм kmeans получить вероятность дефолта нового клиента. 5. Есть выборка клиентов с заявкой на кредитный продукт. Датасет состоит из персональных данных: возраст, пол и т.д. Необходимо предсказывать доход клиента, который представляет собой непрерывные данные, но сделать это нужно используя только модель классификации.
Для себя Нужна помощь с диссертацией. Тема: магистерская диссертация по машинному обучению на тему "Задача повторной идентификации (reID)", Доп инфа: Обязательно нужен код и обученная модель, чтобы можно было запустить есть краткое описание только Задача повторной идентификации (условно обучались на множестве камер и знаем как устроена "сцена" на каждой и затем распознаем человека на другой камере, которого "увидели на первой камере") Как правило используется некоторый вектор для прямоугольника фигуры человека чтобы затем найти близкий ему вектор - нейросеть учится такой вектор создавать независимо от числа людей (то есть система сможет находить близкие вектора для новых людей) По обучению предпочтений нет, мне нужно будет запустить на Google colab, либо на чем-то другом и тогда проконсультировать меня, как запускать отправлять по частям, что бы каждую часть согласовывать с научным руководителем) Задача повторной идентификации (условно обучались на множестве камер и знаем как устроена "сцена" на каждой и затем распознаем человека на другой камере, которого "увидели на первой камере") Нужно будет запустить на Google colab, либо на чем-то другом и проконсультировать, как запускать Google colab - это блокнот для программирования на Python Одну любую модель на одном датасете МОТ (для нескольких людей, как я писала раньше)
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