Для себя Необходимо помочь запустить NER модель библиотеки DeepPavlov: настроить конфигурацию модели и реализовать несколько операций над результатом ее работы на языке Python.
Для себя Помощь в разборе статьи https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Esser_Taming_Transformers_for_High-Resolution_Image_Synthesis_CVPR_2021_paper.pdf
Для работы Нужно подготовить 1-2 примера из красивых публичных Dataset (Солаб и т.п.) ML моделей в пространстве AI ML Space (Sbercloud) для руководства для обзора возможностей по работе со Sbercloud. Чем проще - тем лучше. Доступ и баланс есть. Dataset предлагайте любые готовые. Визуализацию, дополнительно нужно бросить на встроенные MLFlow и TensorFlow дашборды (встроенные в ML Space). Обновить\поучить знаниям по ML, пройтись по выбранным Dataset и пояснить моменты работы кода. Оценить + и – текущей реализации ML Space (Sbercloud) по наполнению по сравнению с другими лидерами по рынку.
Для работы Меня интересует устные пояснения по коду: 1 - подготовка своих личных датасетов 2 - построение модели 3 - отладка или настройка модели 4 - вывод результата в консоль 5 сохранение модели для дальнейшего использования в других пректах. Цену можно обговорить
Для работы #### KERAS #### Меня интересует устные пояснения по коду: 1 - подготовка своих личных датасетов 2 - построение модели 3 - отладка или настройка модели 4 - вывод результата в консоль 5 сохранение модели для дальнейшего использования в других пректах.
Проектная работа Помощь в разработке учебного проекта - направленного на использование нейросети с применением Physics Informed Neural Networks для предсказания течений. (Нужна помощь не в физике, а именно в NN)
Для себя Задание: 1. Загрузить указанный датасет, содержащий сведения о характеристиках многоэтажных зданий. 2. Построить модель, которая прогнозирует расход энергии для отопления (столбец y1 - «Heating Load») на основании данных о других характеристиках (описание характеристик – см. https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Energy+efficiency#). Для оценки качества модели использовать метрику R2 3. Описать выводы и обосновать основные решения (выбор типа модели, гиперпараметров).
Для себя Необходимо решить 2 задачи: 1. Задача о прогнозе снятия наличных в банкомате: https://www.kaggle.com/competitions/alfamipt-2023-atm-cash-prediction 2. Задача о кредитном скоринге на основе кредитной истории: https://www.kaggle.com/competitions/alfa-bank-pd-credit-history/overview Метрика качества алгоритма описана в разделе Description -> Evaluation
Для работы Мы сервис по ценообразованию квартир. Нам необходимо на нашем сервере разместить машинное обучение, которое на наших данных по изменению цен, будет сигнализировать об изменении цены. То есть у нас уже есть история изменения цен в зависимости от спроса, нам нужно чтобы это разместилось на сервере
Для работы Мы сервис по ценообразованию квартир. Нам необходимо на нашем сервере разместить машинное обучение, которое на наших данных по изменению цен, будет сигнализировать об изменении цены. То есть у нас уже есть история изменения цен в зависимости от спроса, нам нужно чтобы это разместилось на сервере
. Мне нужна помощь с реализацией генеративно-состязательной сети (GAN) .За вознаграждение . У меня уже есть часть кода ,нужно помочь довести дело до конца и ответить на мои вопросы ,если возникнут . Если предложение интересно ,могу рассказать подробности
Для себя Задание: 1. Загрузить указанный датасет, содержащий сведения о характеристиках многоэтажных зданий. 2. Построить модель, которая прогнозирует расход энергии для отопления (столбец y1 - «Heating Load») на основании данных о других характеристиках (описание характеристик – см. https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Energy+efficiency#). Для оценки качества модели использовать метрику R2 3. Описать выводы и обосновать основные решения (выбор типа модели, гиперпараметров).
Для себя Задача по машинному обучению. Необходимо разработать программу с интерфейсом, реализующую алгоритм RS1, который основан на теории приближенных множеств (Rough set theory). Сеты для работы нужно брать исключительно с репозитория UCI Machine Learning Repository. Что должна включать в себя программа: 1) Естественно, уметь работать с датасетом с расширением .data (Например Iris.data, Monk-1.data, Monk-3.data) (Нужно будет всего 3-4 датасета, среди которых будет один маленький, тестовый и 2-3 из репозитория UCI Machine Learning. Я понимаю, что все датасеты разные, с разными данными и их разметкой и реализовать универсальную программу, которая будет работать абсолютно со всеми сетами - новозможно. Поэтому, можно реализовать это все как отдельные программы, которые будут работать с конкретными датасетами) 2) После запуска алгоритма вывод построенной системы продукционных правил для верхнего и нижнего приближения по типу "If...Then..." 3) Вывод точности аппроксимации (Что просто равно количество правил для нижнего приближения, делить на количество правил для верхнего приближения) 4) Возможность сохранения полученных результатов в файл Что должен включать в себя интерфейс: 1) Кнопка загрузки датасета 2) Кнопка запуска алгоритма 3) Окно вывода полученных результатов после запуска 4) Кнопка сохранения полученных результатов в файл (например, с расширением .txt) Исполнителю так же вышлю краткую теорию по данному алгоритму и скриншоты примерной работы алгоритма. Цена договорная.
Для работы Хочу найти применение машинного обучения в решении некоторых рабочих задач, связанных с анализом данных. Сам я с машинным обучением ранее не работал. Мне нужен гуру ML и AI, с которым я не только смогу подготовить проекты, но и в процессе работы над ними получу практические знания и навыки, которые в том числе позволят мне развиваться далее в этом направлении. Так как у меня нет математического образования, очень бы хотелось, чтобы преподаватель мог понятно объяснять всю математическую подноготную этой темы :)
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