Для себя Объяснить подробно ответы на вопросы 1. Какими методами машинного обучения можно показать, что разбиение на трейн и тест репрезентативно? 2. Есть кластеризованный датасет на 4 кластера (1, 2, 3, 4). Бизнес аналитики посчитали, что самым прибыльным является кластер 2. Каждый клиент представлен в виде 10-тимертного вектора, где первые 6 значений транзакции, а оставшиеся: возраст, пол, социальный статус (женат (замужем)/неженат (не замужем)), количество детей. Нужно поставить задачу оптимизации для каждого клиента не из кластера 2 так, чтобы увидеть как должен начать вести себя клиент, чтобы перейти в кластер 2. 3. Что лучше 2 модели случайного леса по 500 деревьев или одна на 1000, при условии, что ВСЕ параметры кроме количества деревьев одинаковы? 4. В наличии датасет с данными по дефолту клиентов. Как, имея в инструментарии только алгоритм kmeans получить вероятность дефолта нового клиента. 5. Есть выборка клиентов с заявкой на кредитный продукт. Датасет состоит из персональных данных: возраст, пол и т.д. Необходимо предсказывать доход клиента, который представляет собой непрерывные данные, но сделать это нужно используя только модель классификации.
Для себя Нужна помощь с диссертацией. Тема: магистерская диссертация по машинному обучению на тему "Задача повторной идентификации (reID)", Доп инфа: Обязательно нужен код и обученная модель, чтобы можно было запустить есть краткое описание только Задача повторной идентификации (условно обучались на множестве камер и знаем как устроена "сцена" на каждой и затем распознаем человека на другой камере, которого "увидели на первой камере") Как правило используется некоторый вектор для прямоугольника фигуры человека чтобы затем найти близкий ему вектор - нейросеть учится такой вектор создавать независимо от числа людей (то есть система сможет находить близкие вектора для новых людей) По обучению предпочтений нет, мне нужно будет запустить на Google colab, либо на чем-то другом и тогда проконсультировать меня, как запускать отправлять по частям, что бы каждую часть согласовывать с научным руководителем) Задача повторной идентификации (условно обучались на множестве камер и знаем как устроена "сцена" на каждой и затем распознаем человека на другой камере, которого "увидели на первой камере") Нужно будет запустить на Google colab, либо на чем-то другом и проконсультировать, как запускать Google colab - это блокнот для программирования на Python Одну любую модель на одном датасете МОТ (для нескольких людей, как я писала раньше)
Подготовка ВКР Тема ВКР "Рекомендательная система для продуктов питания". За основу берется датасет Amazon Fine Food Reviews. Направление подготовки Прикладная математика. Нужна помощь с описанием математической постановки, выбором методов, написанием кода и обучением модели. Хотелось бы обсуждать весь ход решения на созвонах в формате онлайн-занятия, чтобы я разобралась в теме. Готова взять столько занятий, сколько будет необходимо для полной разработки модели и погружения в тему
Для себя Я хочу научиться писать нейросети(а именно, сложные языковые модели). Из знаний: python(средне), lua, html, CSS, а сейчас изучаю C#. Не смотря на то, что мне 14, у меня есть довольно большой багаж знаний и проектов из сферы IT, потому что я увлекаюсь этим с раннего детства.
Для работы Научить программировать на питоне, а потом писать нейросети (от распознавания картинок до поиска корреляций в табличных данных). Задачу такую поставили на работе, время обучения будет длительным. У меня есть некоторая база по статистике и анализу данных. Работаю в сфере медицины/биологии, поэтому опыт в этой сфере приветствуется, но главное, это умение писать всевозможные нейросети в любых конфигурациях.
Для себя Тема: 'Использование искусственного интеллекта для прогнозирование потребления электроэнергии' (на примере региона или предприятия). Нужно на этой недели описать следующее : - 'инструментальные средства для решения подобных задач' (описать, как это будет реализовываться (какой язык программирования, какая модель и т.д.). Т.е. описать это нужно теоретически, без каких-либо практических примеров и т.д. - 'цель, задачи исследования, ожидаемые научно-практические результаты' (по сути, на основе пункта выше - описать какой результат мы получим, можем получить) каждый из пунктов буквально на 5-7 страниц (суммарно по обоим 10-14 стр.), не более. (в каждом пункте должен быть пункт «введение» и список литературы)
решение лабораторной Нужна помощь с лабораторной по машинному обучению. Необходимо выполнить задание в соответствии с инструкциями. Инструкции на английском языке. Тема - перцептрон для линейно неразделяемых данных. Ipynb с заданием пришлю в чат или иным способом, в заказе не подкрепляется.
Помощь в написании курсовой работы Необходима помощь в написании курсовой работы (не написать ее за меня). Общая тема курсовой : Применение ансамблевых методов для решения прикладной задачи анализа данных. Прошу помочь разобраться с темой и вопросами, которые будут возникать во время написания работы. Работа выполняется на языке Python.
Для себя Pytorch Помочь написать простейшee приложение на python, которое при помощи предобученной модели будет снимать изображение с камеры и определять, какой жест показывает юзер. Поработаем голосом и через anydesk
Для себя Помочь решить несколько заданий по машинному обучению (написать программы, ЕМ алгоритм, линейная регрессия, кластеризация, kNN) Здравствуйте! Меня зовут Полина, учусь на 3 курсе в ВШЭ, машинное обучение мне не дается, есть задания по ЕМ алгоритму, kNN, кластеризации и линейной регрессии, которые нужно решить, нужна помощь в их решении
Для себя Помочь обучить чат бота с возможностью запоминания контекста. Планируется использование модуля huggingface и оттуда взять rugpt3large предобученную модель. Данные брались из переписок на русском. Датасет уже размечен, но возможно нужны какие то правки (в мл не очень разбираюсь). Данных +-150к строк. Помимо прочего желательно объяснить что делаем, потому что хочу понять)
Для себя У меня большие проблемы с пониманием практических заданий в универе, и в целом хотелось бы улучшить свои знания и навыки в этой области, так как даётся мне машинное обучение в целом с большим трудом. Темы до этого момента были "базовые": linear regression, logistical regression (linear classification), regularization и model evaluation, однако уже, как я сказал, с решением задач большие трудности.
Для себя У меня большие проблемы с пониманием практических заданий в универе, и в целом хотелось бы улучшить свои знания и навыки в этой области, так как даётся мне машинное обучение в целом с большим трудом. Темы до этого момента были "базовые": linear regression, logistical regression (linear classification), regularization и model evaluation, однако уже, как я сказал, с решением задач большие трудности.
Для себя Основная цель: обладать достаточным набором знаний и пет проектов для того, чтобы найти работу в области ML. Я студент 4 курса МГУ кафедры "Сейсморазведка и геоакустика", изучаю в своем темпе ML уже год, знаю теорию по всем базовым алгоритмам, могу их реализовать своими руками. Знаю SQL (пытался проходить собеседование в Тинькофф). Изучаю математическую статистику, понимаю, что такое AB тесты. Однако все равно не чувствую, что есть четкая структурированность моих знаний, которой хватит для прохождения собеседований. Есть три пет проекта, которые бы я хотел реализовать - можно начать обучение, наверное, с них. Хочу летом уже всячески проходить собеседования.
Для себя Нужна помощь в написании магистерской дипломной работы по специальности информационные технологии. Сроки большие, просто нужно срочно определиться с темой и описать её актуальностью. В магистерской должно быть исследование по выбранной теме. Это не обязательно должен быть сайт или что-то такое. Это должен быть разработанные проект, который будет улучшать какую то деятельность.
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 72
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 650.01 рублей с занятия. Больше занятий в неделю – выше доход