Подготовка к диплому *Репетитор по Машинному обучению* Наставничество в написании диплома на тему по Машинному обучению. Тема «Применение сегментации многомерных временных рядов в анализе финансовых данных» (не пугаться!!!, требуется только регулярная консультация и наставничество Тема на стыке конкретного алгоритма ML и прогнозирования (кластеризации точнее) стадий биржевого рынка. Желательно, чтобы был хоть какой-то опыт работы с финансовыми API для питона (yfinance и т.д.). Говоря про алгоритм ML, то будет использоваться новоизобретённый (кафедрой алгоритм. Смысл диплома в проверке его работоспособности на финансовых данных. Также хочется, чтобы был опыт работы с Gaussian Mixture Model и Hidden Markov Model (GMM и HMM) алгоритмами ML. Но это не обязательно. Регулярные занятия.
Для себя Мне нужно сделать модель, которая будет прогнозировать рыночный риск. Сейчас думаю над методом для прогнозирования: xg-boost, lstm (или другой) и собираю данные. Хотела бы проконсультироваться по методам машинного обучения, а также нужна помощь в реализации, так как мой уровень программирования не совсем достаточен
Для себя Рассчитать для кэтбуст модели из одной фичи скор этой фичи (пример в колабе) по формуле из документации кэтбуста Здесь в документации кэтбуста пишется как считается score: https://catboost.ai/docs/en/concepts/algorithm-score-functions Вот пример с элементарной моделью для которой я хотел бы этот скор рассчитать https://colab.research.google.com/drive/1CcCBA-xRWSas0UQyfb-nLveC_BwAjOo7?authuser=1#scrollTo=BRHvR_UHeCrN
дипломная работа Добрый день! Есть три ноутбука https://colab.research.google.com/drive/1xJnAZG5CY1sZftGGG5Qq5Ze-ZveYHcRH?usp=sharing https://colab.research.google.com/drive/1dCqBDaUk91UedY_ZNtv685SWzpdhmCn4?usp=sharing https://colab.research.google.com/drive/1TLSaGrmZvZEllKpLA5H-7jyhheFMg1W5?usp=sharing и набор данных https://universe.roboflow.com/fire-detection-pkrvi/smoking-detection-oyeyp Нужно обучить модели на данных.
Для себя Нужна помощь с задачей , задача - извлечения информации из статей, например геологическая статья нужно сделать таблицу мощностей с горизонтами к которым они относятся , это информация в тексте, но нужно сформировать таблицу, у меня были попытки, но не выходит, подойдут переобученные модели
Для себя 1. Обучить алгоритм Q-learning для сред FrozenLake-v1, в частности подберать оптимальную alpha. Придумать, как добиться от Q-learning таких же результатов как от Policy iteration на большой среде 2.1. Обучить алгоритм Deep Q-Learning (или AC) для среды https://ale.farama.org/environments/breakout . Продемонстрировать, что для обученного агента растет время игры. 2.2. Обучить единый алгоритм Deep Q-Learning (или AC) для сред https://ale.farama.org/environments/breakout и https://ale.farama.org/environments/pong/ (policy/qfunction-сеть должна иметь backbone и головы для каждой из сред). Продемонстрировать, что для обученного агента растет время игры. За основу можно взять репозиторий: https://github.com/caspernorrbin/pong-dqn
Вакансия Работодатель: ООО «Солтех» Отрасль компании: Энергетика Компания включена в Реестр аккредитованных ИТ-компаний Функции: • Разработка и реализация алгоритмов компьютерного зрения, включая задачи по распознаванию объектов, сегментации изображений и отслеживанию движения • Анализ и обработка данных: сбор, предобработка, очистка и анализ • Моделирование и машинное обучение: проектирование и обучение моделей классического машинного обучения и глубокого обучения для решения производственных задач • Валидация и тестирование моделей для обеспечения их эффективности и точности • Сотрудничество с другими отделами в компании, в том числе с командой аннотаторов • Деплой и интеграция моделей в производственную среду: развертывание разработанных моделей на производстве, обеспечение их стабильности, масштабируемости и безопасности. Проведение мониторинга и оптимизации производительности моделей в реальных условиях работы • Подготовка отчетов и презентаций о проделанной работе Важны готовность к периодическим командировкам и умение добиваться результатов. Мы ищем креативного человека, готового с воодушевлением решать реальные бизнес-задачи, вносить свой вклад в творческие процессы и получать радость от своих достижений. Место работы: г. Москва График работы: дистанционный режим работы, нормированный, пятидневная рабочая неделя с 09.00 до 18.00. Посещение офиса при производственной необходимости Испытательный срок: три месяца Компенсация: • Ежемесячный должностной оклад по результатам собеседования; • Полис ДМС после успешного прохождения испытательного срока; • Годовое премирование по КПЭ в соответствии с действующими локальными нормативными актами.
Для себя Прохожу курс «Machine Learning Engineer» на платформе Skillbox Нужна помощь именно с выполнением и проверкой ПРАКТИЧЕСКИХ РАБОТ по следующим блокам курса: 1. «Введение в Data Science» 2. «Machine Learning Juinor» 3. «Machine Learning Advanced» 4. «Deep Learning» 5. «Теория статистики и теории вероятностей» Необходимо проверять практические работы, исправлять их и объяснять ошибки
Для себя Нужна помощь разобраться в курсовом проекте Проект будет состоять из выполнения следующих трех задач, которые могут быть реализованы на одном или нескольких выбранных вами реальных наборах данных. 1. Неконтролируемое обучение: когда проблема заключается в выявлении однородных групп населения или методах уменьшения размерности, которые затем могут быть использованы в контексте эмпирического применения 2. Регрессия: когда проблема заключается в непрерывных целевых переменных. 3. Классификация: когда проблема состоит из категориальных целевых переменных. более подробное описание отправлю в файле (оно на английском)
Для себя Здравствуйте, Я работаю Software Engineer, в основном занимаюсь backend-разработкой на Python. Сейчас рассматриваю возможность перейти на роль Research Engineer, и мне кажется, что для этого отлично подошло бы обучение в ШАД. Однако с учетом моего текущего уровня я понимаю, что за 2 месяца подготовиться не успею, но хотел бы начать изучение необходимых тем. При этом я не до конца представляю себе работу Research Engineer, поэтому хочу попробовать поучаствовать в Kaggle-соревновании или в другом проекте, приближенном к этой роли. Хотелось бы обсудить, как можно выстроить обучение, чтобы постепенно двигаться в этом направлении. Спасибо!
Для работы Очень нужна помощь в освоении языка программирования Python для решения прикладных задач по машинному обучению. В данный момент работаю Data Scientist-ом (начинающий специалист), но не хватает знаний для решения комплексных и сложных задач. Мне хотелось бы прокачать свои навыки в программировании, чтобы чувствовать себя более уверенно в решениях задач. Контакты для связи: Мобильный: [Телефон скрыт] (telegram, whatsapp) Почта: [Email скрыт]
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