Для себя The project will consist of completing the following three tasks that can be implemented on one or more of your chosen real-world datasets. 1. Unsupervised Learning: where the problem consists of identifying homogeneous population groups or dimension reduction techniques, which can then be used in the context of the empirical application 2. Regression: where the problem consists of continuous target variable(s). 3. Classification: where problem consists of categorical target variable(s). You will be expected to present each of the datasets you are analysing, identify research questions that can be addressed by your analysis and, ideally, present relevant existing literature and contrast your results against it. You are expected to use multiple technique for the regression and classification tasks, and compare their results. In all cases, your analysis should be presented in a paper like format, avoiding highly technical language where possible. It may be helpful to think of your audience as consisting of people with some quantitative background but no prior knowledge of Machine Learning. Your ability to present and interpret the results will be regarded as important as your ability to apply the taught techniques. The results of the project should be presented in a 10-page article in A4 format. The 10-page limit includes figures and tables but excludes the title page, table of contents and references. ). In addition to the 10-page article, which should be submitted via a word or pdf file, your R code should also be submitted with appropriate comments and description via an R script or an RMarkdown file. You may alternatively also use Python code; in which case you should submit a Jupyter notebook or a Spyder script file. You may choose to conduct all the above three tasks on a single dataset or conduct some of the tasks on separate datasets; this is up to you. Do not submit your data, just provide the open access links in your code files, from which the data can be downloaded. To sum up the following two files are required where your candidate number (or if not yet available, your student registration number) should be visible: 1. A word or pdf file with your report that should not contain any code (10-page limit applies as mentioned above). 2. Your code in a single file of appropriate format (R script, RMarkdown, Spyder script, Jupyter notebook).
Для себя Студенческая задача. Необходимо обучить модель для прогнозирования вектора значений (около 400 значений), используя Python. В качестве фич могут быть использованы данные, привязанные к конкретным датам (например, в течение года), и другие параметры в качестве констант.
Для себя Нужно решить такую задачу https://codalab.lisn.upsaclay.fr/competitions/11318#learn_the_details Модель сделал, обучается. Результата нет. Нужна помощь
Для себя Помочь выполнить домашнее задание для университета (тема - deep learning) дан готовый код и необходимо оптимизировать epoch , batch sizes, layers , nodes , activation function , weights initialization , batch normalization , optimizers , learning rates , regularization , dropout , чтобы достичь не менее 90% accuracy попутно объясняя что как и почему было изменено
Для себя Добрый день, Богдан! Подскажите, пожалуйста, сколько стоит Ваша консультация по вопросу конструирования признаков для CNN? Я занимаюсь академическими исследованиями в области медицинской ИК термографии - хочу диагностировать кожные аномалии с использованием ML и тепловидения, но я новичок в Data Science, поэтому многие простые вещи еще не совсем понятны.
Помощь с написанием курсового проекта по машинному обучению на Python. Помощь с написанием курсового проекта на Python. ТЗ скину в чате. Требуется знание Английского языка.
Помощь с написанием проекта по машинному обучению на Python Помощь с написанием проекта на Python. ТЗ скину в чате. Требуется знание Английского языка.
Для работы Работал 3,5 года в должности Oracle Siebel Developer. Основный опыт - JS и SQL. Планирую переходить в Data Science. От наставника ожидаю опыт профессиональной деятельности в области ML. Хочу получить навыки и знания, которые нужны работодателю и мне для выполнения трудовой деятельности. А также, собрать небольшое портфолио
Для работы Необходима помощь в подборе , адаптации и обучение камеры для умной аналитики. Распознание объекта в видеопотоке, обработка внутри камеры и выдача результата обработки
. Собрать и натренировать модель в Tensorflow. (Использоваться будет для object detection in real time (через камеру смартфона). Из фотографий. Я подготовлю датасет, размечу его и передам вам, а вы вернете мне уже готовую обученную модель. ТЗ составим.
Для себя Осваиваю тему машинного обучения для работы над научными проектами. Учусь на аэрокосмической специальности в МАИ (4 год специалитета). Программированию уделяю много времени, часто требуется по учёбе. По времени обучения затрудняюсь ответить, порядок такой 1-2 месяца.
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