Для себя Разобраться как правильно подготовить корпус для обучения языковой модели. Создание собственной языковой модели для генерации текста без использования предобученных моделей с hugging face
Для института Нужно сделать курсовую работу по машинному обучению и предикативной аналитики в тепловой и возобновляемой энергетике. Что нужно сделать, подготовить код (он уже есть, нужно немного переделать под требование). Этот код нужно изменить в программе Anaconda navigator, написанный в jupyter. После чего подготовить отчет в Ворде. Я предоставлю задание, сам код, другую сделанную работу и сделанный отчёт по схожему моему заданию.
Для себя Есть готовый код, написанный в jupyter notebook. Нужно помочь переделать под мое задание. Задача будет заключаться в том, чтобы проанализировать данные сделать две модели классического обучение и одну модель глубокого обучение.
Для себя Добрый день! Программа минимум - подтянуть алгоритмы в сжатый срок до 7 мая (если у вас есть время для занятий)). В дальнейшем хочется улучшить python/ml и базовые технические навыки Осознанно алгосы не учил, по python и sql есть практический опыт в индустрии в качестве аналитика/инженера, но всегда выходило, что у меня не было хардового лида и почти все изучал/нарабатывал самостоятельно. Хочу восполнить пробелы)
Домашнее задание Выполнить домашнее задание по глубинному обучению в соответствии с изученным материалом и без копипаста кода из чата гпт Изученные темы: Знакомство с PyTorch, Оптимизация обучения нейронных сетей, Операции свертки
Для себя Выполнить домашнее задание по глубинному обучению в соответствии с изученным материалом и без копипаста кода из чата гпт Изученные темы: Знакомство с PyTorch, Оптимизация обучения нейронных сетей, Операции свертки
для написания диплома Консультация в написании дипломной работы на тему "Исследование и разработка методики по распознаванию изображений сгенерированных нейронными сетями". А именно постановка цели работы(научная новизна), реализация методики и тестирование методики
Для работы Ищу ментора по машинному обучению, нейросетям и (в меньшей степени) необходимой для них математике. Я программист, 37 лет, образование - прикладная математика и информатика (провинциальный ВУЗ). Сейчас работаю ML-разработчиком, всего опыт работы в ML 4 года. Текущий проект - в области компьютерного зрения, использую нейросети для задач детекции и сегментации. Есть пробелы в понимании основ ML, основных архитектур нейросетей, возможно некоторых тем по математике, нужных для ML. Что хотелось бы от ментора: - Составление плана обучения и помощь в следовании этому плану; - Помощь в проработке основ, желательно по книге Simon Prince. Understanding Deep Learning; - Обсуждение как и почему работают основные архитектуры нейросетей (сегментация, рекуррентные НС для временных рядов, трансформеры, etc); - Опционально: вопросы по прикладным областям - компьютерному зрению и временным рядям; - акцент не на использовании готовых инструментов, а на понимании почему это работает.
Помощь с курсовой Работа с данными ЭЭГ, и построение нейронных сетей. Есть большое желание понять, как происходит весь процесс исследования, но нет большого опыта программирования. Нужен опытный наставник, готовый помочь в сжатые сроки. Цель 1 – pre-processing: есть датасет и код к нему https://github.com/hezy18/EEG_music Датасет состоит из описания участников исследования, описания прослушиваемой музыки, self-reported arousal & valence и данных ЭЭГ. Основные вопросы о том, как верно: (а) соединить эту информацию (б) обработать ЭЭГ данные, тк они получены с использованием dry portable eeg device, что и вызывает сложности в обработке на данных момент (в) сделать данные подходящими для последующего их использовании в регрессиях/нейронных сетях и тд. И в том числе интуитивно для понимания обывателя аля вот participant, его характеристики, характеристики музыки, которую он слышал, его оценки и реакция на эту музыку, и обработанные данные ЭЭГ (Например, на 3 минуте этой песни мы смогли распознать high arousal & valence, что значить резко позитивные эмоции) Цель 2 – machine learning: создание и сравнение моделей МО, включая нейросети. Есть исследование, которое сравнивает методы машинного обучения для предсказания valence & arousal на данных ЭЭГ - https://www.nature.com/articles/s41598-024-60977-9 Какие гипотезы хочется проверить: Например, (а) насколько правильную информацию об эмоциональном состоянии (arousal & valence) человека могут дать данные ЭЭГ. (б) Сравнение классических рекомендательных систем (знаем инф-цию о человеке и песне предсказываем эмоциональную реакцию на нее) или когда мы знаем все это и реакцию его мозга. Станет ли от добавления этой переменной предсказания лучше?
Для дипломной работы Мне нужно написать рецензию на мою вкр по машинному обучению в медицине, нужен специалист по машинному обучению с подтвержденной специализацией и опытом работы в предметной области. Аннотация к работе: Работа посвящена разработке и оптимизации методов дообучения большой языковой модели LLaMA 3.1 для обработки медицинских текстов, содержащих данные генетического анализа и методические рекомендации, с целью интеграции модели в цифрового ассистента по здоровью. Проведен литературный обзор современных подходов к дообучению языковых моделей, генерации синтетических данных и их применению в медицине. Выполнена подготовка структурированного датасета, включающая очистку, нормализацию и балансировку данных. Для увеличения объема выборки с 5115 до 250000 записей применены методы перефразирования, синонимизации, изменения структуры предложений и суммаризации. Дообучение модели осуществлено с использованием адаптера LoRA, обеспечившего эффективную адаптацию с минимальными вычислительными затратами. Тестирование модели подтвердило корректность и релевантность генерируемых рекомендаций. Работа включает анализ интеграции модели в цифрового ассистента. Результаты способствуют повышению качества персонализированных медицинских рекомендаций и могут быть масштабированы для других задач здравоохранения.
Подготовка к предмету в вузе Дать теорию и помочь с написанием программ для двух заданий по теме"поиск аномалий", в которых даны 6 и 0 и нужно их отфильтровать.
Для себя Помощь с "написанием" курсовой работы Здравствуйте, могли бы помочь с курсовой? 📝 Техническое задание Курсовая работа: Тема: Применение методов доменной адаптации для детекции здоровых клеток крови на медицинских изображениях из различных источников Уровень: Магистратура Срок выполнения: 01.05 уже нужно что то показать 🎯 Цель проекта: Исследовать и реализовать подходы к доменной адаптации (domain adaptation) для повышения качества детекции здоровых клеток крови на медицинских изображениях, полученных из разных источников (разные клиники, оборудование, условия съёмки и т.п.), используя уже обученную модель на базе YOLO. же есть предобрученная модель на Йолке Есть другой датасет с разметкой Нужно применить какие либо методы доменной адаптации, для задачи детекции Уже писал лит обзор, есть источники по которым можно все почитать по поводу темы
Для себя Нужна помощь с освоением программы по машинному обучению в ВУЗе. Курсы начинаются в сентябре, хочется заранее пройти программу курса и прорешать задачи, так как теоретическая база и математика слабые (возвращаюсь к учебе после перерыва). Хочется начать с классического ML, есть гитхаб с программой и ДЗ прошлого года, которые нужно сделать: https://github.com/Majid-Sohrabi/MLDM-2024 Кроме разбора кода, самое главное - хочется понимать теорию и мат базу того, как методы работают. Возможно без сверх углубления в теорию. Конечная цель: - Базовое понимание программы курса и методов ML для успешной сдачи курса - Прорешать и разобрать ДЗ - Помочь с составлением плана и материалов на самостоятельное изучение
Для себя Нужно встроить в Яндекс таблицу искусственный интеллект чтоб в распределаял работу между сотрудниками и составлял план работу на след день исходя из остатков
Для работы Консультация по созданию рекомендательной системы для сферы здравоохранения. Стоимость, указанная в заказе, может быть повышена при необходимости.
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 май 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 650.30 рублей с занятия. Больше занятий в неделю – выше доход