Для работы Нужна пара уроков по machine learning, а именно по рекомендательным системам. Хочу разобраться в том, как делать рекомендации, для общих знаний и для прохождения собеседований
Для работы Здравствуйте) Пытаюсь вкатиться в нлп. Но я с 5 класса перестала понимать математику, мне сказали , что прочтешь теорию по векторам, матрице, тер.верю , тригонометрии , линейной алгебре и так далее и все интуитивно поймешь , потому что много знать прям не надо, но мне непонятно примерно НИ-КУ-Я:) Мне нужно за уроков 5-7 пройти все эти темы , именно то , что в роадмапе , вобще там закладывается 20 часов на изучение, но мне бы помочь повторить чуть базу по десятичным числам, еще я плохо умею складывать вычитать минусовые числа и мне бы это все как то понятно, но не растягивая объяснить. Если знаете питон , то пара уроков объяснить тем со степика , которые сложно даются)
Для работы Провести тренировочное собеседование по ML System Design для специалист senior уровня, направление - NLP, Поиск, RAG На встрече за 1-1.5ч нужно будет успеть разобрать два кейса по направлению NLP, RAG, Поиск. В вашем сообщении рсскажите, пожалуйста, какой у вас есть опыт собеседования MLSD по направлению NLP, в каких компаниях собесили, на протяжении какого времени собесили, приведите примеры nlp кейсов, которыми можете поделиться.
Для себя Ищу специалиста для индивидуального практического обучения работе с AI-агентами и построению системы бизнес-аналитики. Есть массивы данных и Python-скрипты для отдельных аналитических задач. Хочу научиться самостоятельно объединять их в единую систему и работать с данными через AI-агента. В процессе обучения необходимо: * проработать архитектуру системы и логику работы агента; * понять, как правильно организовать данные, скрипты и бизнес-правила; * научиться создавать и настраивать агентов для анализа данных; * реализовать сценарии, например анализ бизнес-территории, выявление отклонений и точек роста. Ключевое: мне необходимо именно обучение с самостоятельной разработкой системы под руководством специалиста, а не получение готового решения. Формат — индивидуальные онлайн-занятия с совместной практической работой.
Для себя Здравствуйте! Нужна помощь с практическими занятиями по машинному обучению. Требуются занятия, где мы будем строить модели разных типов (линейные, решающие деревья, kNN) и решать таким образом приближенные к реальности практические задачи Я учусь в ВШЭ на компьютерной лингвистике, так что особый упор хочется сделать на работу с языковыми данными, в частности на NLP. В будущем очень хочу на ML-стажировку в области NLP и ищу наставника, который поможет развиваться в этом направлении. Базовые теоретические знания по машинному обучению есть: знаю про градиентный спуск, функции потерь, математические основы моделей (матричное умножение, уравнение гиперплоскости и тд) Опыт программирования на Python тоже имеется, знаю ООП, декораторы, итераторы, базово умею работать в Pandas, скоро буду уметь в NumPy Хочется не просто импортировать scikit learn и готовые модели, а писать классы самой для подготовки к стажировке. Я совмещаю учебу с работой, так что предпочтительны занятия по выходным.
Для себя Для себя Я аспирант, очень слаб во временных рядах, МО и мне нужно подтянуть их для написания последующих научных исследований и диссертации. Ищу преподавателя, который разбирался бы в предмете, имел знания одной из программ - R, Python для помощи с анализом данных.
Для работы Здравствуйте. Ищу репетитора по deep learning и NLP для системной подготовки под конкретную цель. Сразу важное. Общий курс по Data Science мне не нужен. Нужна глубина в трансформерах, обучении моделей и математике под ними. О себе. Студент РЭУ им. Плеханова, выпуск 2027. Работаю AI-инженером на стажировке, занимаюсь LLM-агентами, RAG и дообучением трансформеров. Из проектов — агент поддержки банка на RuBERT с RAG на pgvector, собственный BPE-токенизатор и pretrain мини-Llama с нуля на русском корпусе, SFT поверх Qwen, агентская система с хакатона МТС на локальной модели. Всё лежит на github.com/ahiokk, в каждом README метрики и разбор граблей. Прошу посмотреть до первой встречи, так уровень будет понятнее. Где проблема. Практика ушла сильно вперёд теории. Я умею собрать и обучить, но плохо объясняю, почему оно устроено именно так, и часто подбираю параметры по чуйке, а не по пониманию. Что хочу закрыть. (Примеры) 1. Архитектура трансформера целиком. Attention и multi-head, позиционные кодировки, KV-кэш, зачем в современных LLM SwiGLU вместо ReLU и RMSNorm вместо LayerNorm. 2. Нормализация и стабильность обучения. BatchNorm против LayerNorm, pre-norm и post-norm, что происходит на инференсе. 3. Оптимизация. Градиенты и их затухание, learning rate и разогрев, инициализация весов, смешанная точность. 4. Дообучение. Полный файнтюн против LoRA, что реально происходит с весами, как выбирают ранг и alpha, катастрофическое забывание. 5. Математика под всё это. Линал, матан и теорвер в том объёме, чтобы выводить, а не запоминать. Список не финальный. Часть пробелов я, скорее всего, сам не вижу, поэтому и прошу внешнюю оценку. Что хочу от вас. Сначала диагностику. Прогоните меня по базе и скажите прямо, где уровень проседает. Дальше программу под цель, с домашками и спросом за них. Жёсткий формат подходит, к нагрузке готов! Цель. Позиция junior или middle AI-инженера в Сбере, направление NLP и LLM. Ориентируюсь за 10 месяцев. Организация. Онлайн, 1-2 раза в неделю по 1-2 часа. Напишите, пожалуйста, есть ли у вас собственный опыт работы с трансформерами и обучением моделей, стоимость занятия, наличие слотов и как проходит первое занятие.
Для себя Для себя Я аспирант, очень слаб во временных рядах, МО и мне нужно подтянуть их для написания последующих научных исследований и диссертации. Ищу преподавателя, который разбирался бы в предмете, имел знания одной из программ - R, Eviews, STATA, Python для помощи с анализом данных.
Помощь студентке в разборе текущего материала, выполнение домашних заданий, подготовка к контрольным работам Математическая статистика Системы управления базами данных Алгебра и геометрия Дифференциальные уравнения Эконометрика
Для себя Я работаю аналитиком, основной стек это SQL EXCEL на данный момент, хотелось бы изучить Python для анализа данных ML и нейтронные сети, в целом математика для этого есть, но я бы хотел повторить какие то моменты из математики
Для работы Мок-собеседования, подготовка к собеседованию на позицию ML-инженера/дата-аналитика. Будет плюсом: если вы практикующий ml-щик/дата-аналитик от мидла и выше
Как мне найти учеников по профилю машинное обучение в Москве?
Зарегистрируйтесь и создайте привлекательный профиль с упоминанием вашей специализации. Обратите внимание на количество доступных заявок от учеников, которое на октябрь 2026 года составляет 74
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 633.53 рублей с занятия. Больше занятий в неделю – выше доход