Машинное обучение
дистанционно
договорная
Подготовка к экзамену
2025-03-09
Откликнуться
Подработка для репетиторов по машинное обучение в Москве
Найдено вариантов подработки — 2
| 🔸 | Преподаёте машинное обучение и ищете подработку в Москве? |
| 🔸 | У нас можно найти работу или подработку, выбрав из более чем 2 вакансий |
| 🔸 | Заявки от прямых заказчиков, которым нужно подтянуть знания по машинное обучение |
| 🔸 | Актуальных предложений на май 2026 года — 74 |
Категория
машинное обучение
Метро
Площадь Революции
Театральная
Охотный Ряд
Чеховская
Юго-Западная
Чистые пруды
Университет
Международная
Лубянка
Кузнецкий Мост
Первомайская
Нахимовский проспект
Шаболовская
Выставочная
Арбатская
Бибирево
Бабушкинская
Преображенская площадь
Сокол
Беляево
Кунцевская
Пушкинская
Тверская
Александровский сад
Комсомольская
Улица Академика Янгеля
Академическая
Проспект Вернадского
Фрунзенская
Октябрьское Поле
Третьяковская
Библиотека им. Ленина
Новокузнецкая
Маяковская
Смоленская
Славянский бульвар
Деловой центр
Деловой центр - МЦК
Панфиловская
Озёрная
Отрадное
Дмитровская
ВДНХ
Бауманская
Авиамоторная
Пролетарская
Кантемировская
Варшавская
Пражская
Тёплый Стан
Калужская
Белорусская
Цветной бульвар
Китай-город
ЗИЛ
Коптево
Ломоносовский проспект
Бульвар Рокоссовского
Курская
Таганская
Чертановская
Севастопольская
Ленинский проспект
Октябрьская
Улица 1905 года
Боровицкая
Тургеневская
Красные Ворота
Площадь Гагарина
ЦСКА
Мичуринский проспект
Рассказовка
Владыкино
Савёловская
Менделеевская
Новослободская
Свиблово
Алексеевская
Рижская
Щёлковская
Площадь Ильича
Братиславская
Крестьянская Застава
Римская
Красногвардейская
Домодедовская
Царицыно
Коломенская
Автозаводская
Павелецкая
Каховская
Бульвар Дмитрия Донского
Южная
Серпуховская
Ясенево
Коньково
Новые Черёмушки
Профсоюзная
Спортивная
Уровень дохода
Тип занятости
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Для работы Изучение
2025-03-07
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
от 700.00 руб.
Подготовка к экзамену
2025-03-07
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Подготовка к экзамену
2025-03-07
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Подготовка к экзамену
2025-03-07
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Подготовка к экзамену
2025-03-07
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Подготовка к экзамену
2025-03-06
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Для себя Здравствуйте, можем мы провести занятие и установить мне CUDA и все сопутствующие вещи для разработки на PyTorch Если все пройдет на ура, то хотелось бы взять еще одно занятие и выполнить некоторые задания У меня не получается у самого установить CUDA, возникают трудности. Давайте я вам опишу проблему здесь, а вы скажите, сможем ли мы ее решить и стоит ли проводить занятие
2025-03-05
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Курсовой проект Необходима помощь в написании курсовой работы на Python на тему : Предварительный анализ данных и построение признаков в задачах предсказания оттока клиентов.
2025-03-04
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Для себя Разобраться в азах машинного/глубокого обучения
2025-03-04
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
от 100000.00 руб.
Для себя Помогать писать диплои
2025-03-03
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Подготовка к экзамену
2025-03-03
Откликнуться
Обучение Python
дистанционно
от 1000.00 руб.
Программирование на Python, машинное обучение Хочу пройти курс по машинному обучению с нуля на Python, с использованием PyTorch, работой с NLP и LLM. Планирую взять 50 -100 уроков по 1,5 часа каждый. Ожидаю детальное обучение нейронным сетям и их применению, а также подробный разбор модулей PyTorch, NumPy, Pandas и AI-агентов. Уроки не должны быть в формате вебинаров и/или self-программирование учителя, а как теория, так и моя практика. О себе - опыт с репетитором по python 50 часов, опыт по classic ml - 20 часов Прочитал что Вы аспирант и лектор ряда курсов в МФТИ, гуглил и так нашел ваш профиль Прошу откликнуться Мой телеграмм andrewartishchev
2025-03-02
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Для себя Освоить алгоритмы обучения, где-то математику
2025-02-27
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Для себя
2025-02-27
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Для себя
2025-02-27
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Для себя Хочу пройти курс по машинному обучению с нуля на Python, с использованием PyTorch, работой с NLP и LLM. Могу заниматься по будням с 11:30 до 13:00 по московскому времени, 5 дней в неделю. Планирую 100 уроков по 1,5 часа каждый и готов платить 1500 рублей за каждый урок. Ожидаю детальное обучение нейронным сетям и их применению, а также подробный разбор модулей PyTorch, NumPy, Pandas и AI-агентов. Уроки не должны быть в формате вебинаров и/или self-программирование учителя, а как теория, так и моя практика. В ответном письме прошу предоставить: • Ваш опыт и знания по ML, NLP, LLM • Программу на все 100 уроков. • Предложение по формату занятий: как именно будет проходить каждый урок. Важно: время занятий (11:30–13:00) и цена (1500 рублей за урок) фиксированы.
2025-02-26
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Для себя Помощь с дз по RL
2025-02-26
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Для себя
2025-02-26
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Подготовка к экзамену
2025-02-25
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Для себя Нужна помощь с конкретным заданием. Задание следующее: есть лекции а также пример кода от преподавателя. Используя этот контент нужно на выбор собрать датасет и обучить stable diffusion либо для рисования определенного объекта / персонажа, либо для рисования в определенном стиле. Также процесс и результаты нужно будет развернуто описать в презентации, которую нужно будет сделать на сайте университета.
2025-02-24
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Для себя Помочь сегментировать подпись на скане документа без использования машинного обучения. Интересует решение: перевод пикселей изображения в оттенки серого, после чего сегментация значения пикселей по гистограмме (по локальным минимумам). На изображении 3 основных цвета, но разного оттенка: черный (шрифт), синий (подпись), белый (лист).
2025-02-24
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Для себя Выполнить 2 задания проектных
2025-02-24
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
от 3000.00 руб.
Для себя Хочу систематизировать свои навыки и знания по ML и нейронкам Планирую долгосрочное сотрудничество с регулярными встречами Работаю team lead product analyst Вообще запрос просто для себя, т.к. интересно, но рассмотрю вариант и перехода в DS/MLE как дополнительную цель от занятий
2025-02-23
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Для себя Решение 2х проектных задач
2025-02-23
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
от 2000.00 руб.
помощь с решением задания (подготовил решения, но есть ошибки, необходима консультация) Требуется помощь с решением задания (cоздал свои решения, но нужна консультация). Описание проблемы и постановка задачи. Представим, что мы построили социальную сеть для студентов, которая обладает следующим функционалом: можно отправлять друг другу письма, создавать сообщества, аналогичные группам в известных сетях, и в этих сообществах публиковать посты. При регистрации студенты должны заполнять данные по своему профилю, которые хранятся в поднятой на наших мощностях базе данных Postgres. Также платформа обладает лентой, которую пользователи могут листать и просматривать случайные записи случайных сообществ. Если пост нравится, можно поддержать автора и поставить лайк. Все действия пользователей сохраняются, каждая их активность, связанная с просмотром постов, тоже записывается в нашу базу. Платформа заинтересована в благосостоянии студентов, поэтому разработчики решили усовершенствовать текущую ленту. А что, если показывать пользователям не случайные посты, а рекомендовать их точечно каждому пользователю из всего имеющегося множества написанных постов? Как это сделать и учесть индивидуальные характеристики профиля пользователя, его прошлую активность и содержимое самих постов? В текущем домашнем задании нужно предстоит построить рекомендательную систему постов в социальной сети. В качестве базовых сырых данных вы будете использовать подготовленные заранее командой курса таблицы. С точки зрения разработки вам будет необходимо реализовать сервис, который будет для каждого юзера в любой момент времени возвращать посты, которые пользователю покажут в его ленте соцсети. Оценка качества модели Качество написанного вами алгоритма будет проверяться в чекере по скрытому для вас ряду user_id и ряду timestаmp (эмулируем запросы пользователей в разное время) по метрике [Email скрыт]. Предположения и что мы проверяем в решении проекта На практике мы хотим достаточно быстро формировать рекомендации. Поэтому будем требовать, чтобы алгоритм работал не более, чем ~0.5 секунд на один запрос и занимал не более ~4 ГБ памяти (цифры приблизительные). Набор пользователей фиксирован, и новых добавляться не будет. Чекер будет проверять модель в рамках того же временного периода, что вы видите в базе данных. Модели не обучаются заново при использовании сервисов. Мы ожидаем, что ваш код будет импортировать уже обученную модель и применять её. Пример пайплайна для финальньного проекта 1. Загрузка данных из базы данных (БД) и обзор данных На первом этапе мы подключаемся к базе данных, выгружаем необходимые данные и загружаем их в Jupyter Hub для анализа. В этот момент цель — понять структуру данных, выявить возможные пропуски или аномалии, а также получить общее представление о распределении и составе данных. Анализ включает изучение признаков (features) и целевой переменной. 2. Создание признаков и формирование обучающей выборки На этом этапе мы создаем новые признаки, которые могут быть полезны для модели. Признаки могут включать информацию о пользователе (например, возраст, пол, история взаимодействий), информацию о постах (тексты, темы, категории), а также дополнительные статистики, такие как частота лайков или вовлеченность пользователя. После генерации признаков формируется обучающая выборка, которая содержит все необходимые данные для последующего обучения модели. 3. Тренировка модели и оценка её качества Используя обучающую выборку, мы обучаем модель, выбирая алгоритм и его параметры. После обучения настраиваем модель и проверяем её качество на валидационной выборке. Оценка качества проводится с помощью метрик, например, точности, полноты или ROC-AUC. Этот этап помогает определить, насколько хорошо модель способна делать предсказания и где её можно улучшить. Важно понимать, что повышение локального ROC-AUC не всегда гарантирует улучшение hitrate в LMS. Поэтому мы советуем проверять, как изменения вашей валидационной метрики сказываются на hitrate в LMS, чтобы убедиться в положительном влиянии. 4. Сохранение обученной модели После того как модель успешно обучена и её качество удовлетворяет требованиям, мы сохраняем её в определённом формате, который требует модель/библиотека. Этот файл станет основой для дальнейшего использования модели, так как он содержит все необходимые данные для предсказаний, включая веса и параметры. 5. Разработка сервиса для использования модели Здесь мы создаем сервис, который позволит взаимодействовать с моделью в реальном времени. Сервис включает следующие шаги: Загрузка модели: при запуске сервис загружает ранее сохранённую модель из файла. Получение признаков: сервис принимает запросы с user_id, на основе которого формирует нужные признаки для предсказания или загружаются уже с таблиц, которые вы загрузили в базу данных. Признаки в момент предсказания должны совпадать с признаками, которые были в момент обучения модели. Предсказание: используя загруженную модель и полученные признаки, сервис делает предсказание — определяет посты, которые, вероятно, понравятся пользователю. Возвращение ответа: сервис возвращает ответ с результатами предсказания. Важно: для того чтобы система проверки (чекер) могла корректно протестировать сервис, необходимо одновременно загружать как сам сервис, так и модель. 6. Загрузка сервиса в LMS для проверки (чекер) После завершения разработки сервис и модель загружаются в LMS, где автоматический чекер выполняет тестирование. Чекер проверяет, соответствует ли сервис требованиям, выполняет ли корректные предсказания, работает ли без ошибок и насколько быстро отвечает на запросы. Успешное прохождение проверки подтверждает готовность модели к использованию в продакшене.
2025-02-22
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Для себя
2025-02-22
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Для себя Нужно составить презентацию про то, что из себя представляет CLIP сегодня + объяснить мне все про это Примерный план презентации и другие подробности предоставлю
2025-02-21
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Подготовка к экзамену
2025-02-21
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Подготовка к экзамену
2025-02-21
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Для себя Помощь с быстрой подготовкой к экзамену по машинному обучению, через разбор лабораторных в google colab Пишите в тг@kuchuchuu
2025-02-20
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Для работы ML, python, прогноз оттока клиентов по определенному продукту в банке
2025-02-20
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Для себя Изучение ml и deep learning. Научиться писать нейросети на PyTorch
2025-02-20
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Для себя Разработка алгоритма на базе генеративной модели для персонализированного общения с аудиторией в рекламных кампаниях Telegram • Изучение методов сегментации аудитории с использованием кластерного анализа и методов NLP для выделения групп по интересам, демографии и поведению. На основе сегментов разрабатывается и обучается генеративная модель, оптимизированная для персонализированного взаимодействия. В исследование включены эксперименты с адаптивной подстройкой модели для создания текстов, соответствующих каждому сегменту, с последующей оценкой влияния на конверсию и удержание.
2025-02-19
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Для себя
2025-02-19
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
от 1500.00 руб.
Для себя
2025-02-19
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Для себя Работаю аналитиком данных, владею Python. Хочу углубить знания в области статистики, SQL и машинного обучений. Ищу персонального репетитора для занятий раз в одну/две недели.
2025-02-16
Откликнуться
Машинное обучение
на дому или дистанционно
договорная
Для работы
2025-02-16
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Для себя
2025-02-16
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
от 1600.00 руб.
Для себя
2025-02-16
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Для себя Сейчас прохожу курс на karpov. Основами владею, но есть моменты, которые хотелось бы проработать с преподавателем. В процессе обучения появляются вопросы и задачи, которые сложно решить самой.
2025-02-15
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
от 5000.00 руб.
Для себя У меня есть метод построения вероятностного прогноза по неполным данным, нужно этот метод помочь применить к прогнозированию временных рядов
2025-02-15
Откликнуться
Машинное обучение
без разницы
договорная
Подготовка к экзамену
2025-02-15
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
от 1500.00 руб.
Для себя Подготовка к собеседованию, нужно объяснить математические основы линейной и логистической регрессии
2025-02-12
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Для работы Пока хочу просто узнать стоимость работы
2025-02-11
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Подготовка к экзамену
2025-02-11
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
от 1000.00 руб.
Для себя Исправление ошибок в дз
2025-02-10
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
от 500.00 руб.
Для работы Обучение моделей МЛ
2025-02-10
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Для себя Нужна помощь с проектом на Python. Тема- ПО для синтеза речи в умном доме. Синтез речи с нейросетью. Сама программа должна включать в себя обучение персонализированного голоса(чтобы говорила любым голосом на обученных данных) и сам синтез, также необходимо интегрировать данную программу в готовую систему умного дома, т.е синтез речи должен быть встроен в эту систему с функционалом описанным выше(обучение собственного голоса,а также чтобы работал функционал системы умного дома). Мне необходима совместная работа с объяснением моментов связанных с нейросетью в python,интеграцией, работой данной программы.
2025-02-08
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Для себя Получить знания в сфере машинного обучения, data science
2025-02-08
Откликнуться
Часто задаваемые вопросы
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