Для себя Кейс компании «Самолет» (big data) «Модель оценки цены квартиры на вторичном рынке по Московскому региону: Москва, Новая Москва, Московская область» Актуальность задачи Оценка недвижимости - важная составляющая девелоперского бизнеса. Информация, о реальной цене квартиры исходя из рынка, интересна для покупателей продавцов, застройщиков, агентов и др. Эту информацию можно использовать по-разному, в частности, у бизнеса есть потребность использовать такую модель для лидогенерации клиентов. Потенциальный клиент заходит на сайт, хочет оценить свою квартиру, вводит параметры: квартира, на 3 этаже, 3-х комнатная, дизайнерский ремонт. Затем нажимает кнопку «узнать цену», и, прежде чем дать ответ, мы хотим запросить у клиента номер телефона или адрес почты. Для этого нужна модель оценки цены квартиры на вторичном рынке по Московскому региону: Москва, Новая Москва, Московская область. Постановка задачи Цель: построить модель, которая оценивает цену квадратного метра на вторичном рынке недвижимости в Московском регионе (Москва, Новая Москва, Московская область). Рекомендуемая целевая метрика: MAE Данные, которые могут понадобиться: подготовленный датасет с возможностью добавления данных из открытых источников, например, https://github.com/lenarsaitov/cianparser. Фреймворки, которые могут пригодиться при разработке моделей: - https://catboost.ai/ - решение для построения бустинговых алгоритмов; - https://scikit-learn.org/stable/ - универсальный набор инструментов для машинного обучения. Результат необходимо представить в виде законченного программного продукта, позволяющего дать ответ на запрос клиента о стоимости объекта недвижимости с возможностью сбора данных о клиенте. Помогите пожалуйста
Помощь в выполнении задания Задание: Получить такой алгоритм сегментации, который будет показывать наивысшую точность на данном наборе данных, состоящем из двух гиперкубов: один гиперкуб - обучающий и другой тестовый. Точность алгоритма оценивается на тестовом. Метрика - accuracy для каждого класса (подробности в лс).
Помощь в выполнении задания Задание: Получить такой алгоритм сегментации, который будет показывать наивысшую точность на данном наборе данных, состоящем из двух гиперкубов: один гиперкуб - обучающий и другой тестовый. Точность алгоритма оценивается на тестовом. Метрика - accuracy для каждого класса (подробности в лс).
Помощь в выполнении задания Задание: Получить такой алгоритм сегментации, который будет показывать наивысшую точность на данном наборе данных, состоящем из двух гиперкубов: один гиперкуб - обучающий и другой тестовый. Точность алгоритма оценивается на тестовом. Метрика - accuracy для каждого класса (подробности в лс).
Для себя Помощь в выполнении задания: 1. Загрузить датасет IRIS. 2. Подготовить выборки: обучающую 50% и тестовую 50%. random_state = 123456 3. Выбрать признаки и классификатор обеспечивающие наилучшие результаты классификации. 4. Получить оценку качества классификации. Построить разделяющую границу. 5. Результаты классификации и вывод записать в качестве ответа в текстовое поле. В качестве ответа также разместить ipynb файл.
Для себя Необходима помощь в реализации учебного проекта, использование искусственного интеллекта для избежание столкновений между объектами и прогнозирование их движения. Ищу человека который поможет вспомнить вышмат и разобраться в нейросетях (возможно машинном обучении) и помочь реализовать проект. Являюсь аспирантом
Для себя Здравствуйте. Хотелось бы разобраться в глубоком обучении. Также попрактиковаться на реальных примерах. Узнать про трюки/хаки, ме рики. Интересуют как минимум следующие темы:cnn, rnn, детекция, порождающие модели, автокодировщики, механизмы внимание, трансформеры, диффузионные модели.
Для себя Здравствуйте я пишу диплом по теме "Применение методов машинного обучения в задачах транспортной оптимизации" . Теоретическая часть полностью готова, осталась практическая часть (язык и библиотеки/инструменты все буду использовать питоновские). Оглавление теоретической части для понимания я прикрепил. Основной акцент на задачу VRP, возможно на применение методов RL в задаче Я ищу наставника/ментора для ОЧЕНЬ тесного взаимодействия, которые поможет мне определиться, спланировать, разработать практическую часть при постоянном сопровождении. 1. ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 1.1 Обзор области исследования 1.1.1 Формулировка задачи оптимизации доставок 1.1.2 Виды логистических задач и их характеристика 1.1.3 Логистические проблемы в условиях городской среды 1.2 Теоретические основы для задачи логистической оптимизации 1.2.1 Задача коммивояжёра 1.2.2 Различные модификации задачи коммивояжёра 1.2.2 Точные методы решения задачи коммивояжёра Полный перебор Алгоритм Хельда-Карпа (Held-Karp) Алгоритм ветвей и границ (Branch and Bound) 1.2.2 Приближенные методы решения задачи коммивояжёра Эволюционные алгоритмы Процесс работы эволюционных алгоритмов 1.2.2.1 Метод муравьиной колонии 1.2.2.1 Метод муравьиной колонии 1.2.2.2 Метод ближайшего соседа 1.2.2.3 Метод имитации отжига 1.2.3 Сравнительный анализ алгоритмов 1.3 Задача маршрутизации транспортных средств (Vehicle Routing Problem) 1.3.1 История и развитие задач маршрутизации транспортных средств (VRP) 1.3.2 Классическая постановка VRP 1.3.3 Постановка задачи CVRP 1.3.4 Постановка задачи VRPTW 1.3.5 Постановка задачи VRP 1.4 Методы машинного обучения для решения задачи VRP 1.4.1 Обучение с подкреплением 1.4.2 Описание модели на основе RL для задачи VRP
Для себя Здравствуйте! Я только вливаюсь в ML. Сейчас прохожу тренировку по ML Яндекса, мне не хватает скила для реализации домашки. Хотел попросить помощь в написание кода и разобраться в алгоритмах kNN, Bayes по лекции (https://www.youtube.com/live/k3UJOG-DKHE?si=n08wO\_2ezhQSPpnh). Как они работают, для чего, как написать их без библиотек
подтянуться по предмету в вузе Нужна помощь в решении домашних заданий - соревнования в Kaggle. Хочу разобраться в создании моделек, работе с данными, выводом предсказаний. В общем, помимо решенной домашки понимать как что работает. Язык программирования - Python, среда разработки - Google Collab
помощь в домашних заданиях, помощь в подготовке к кр Нужна помощь в решении домашних работ, подготовить к контрольной работе, в целом, помочь закрыть предмет "машинное обучение"
вузовская практика Помощь в работе с проектом. Помочь дообработать базу данных из видео, помочь разобраться с подключением нейронных сетей с гитхаба и тд, помочь разобраться с докер контейнерами(неточно) и дальше помогать с генерацией аудио. 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