Для себя Основы машинного обучения: - линейная и логистическая регрессия - обработка текстов - нейронные сети (самые основы) Нужно объяснить конкретные задачи и темы
Для себя Хочу научится машинному обучению, машин лёрнинг, дип машин лёрнинг, нейронные сети. Есть небольшой опыт программирования на python. Математической базы нет. Хочется научится решать боевые задачи дата саентиста работающего в бизнесе.
Для себя, в перспективе - для работы Я занимаюсь микросервисной разработкой, но хотела бы познакомиться с основами машинного обучения - чувствую, что мне не хватает уверенного владения математическим аппаратом
Лабораторная работа + для себя Разобраться с нейронными сетями, сверточными нейронными сетями, библиотеками tensorflow, pytorch, генеративными алгоритмами и ансамблированием сетей
Для учебы Помощь с дз - матричное дифференциирование (письменнын задачи) и написание кода для решения задач матричного диффиринциирования, градиентного и стохастического спуска. Помощь с освоением материала.
Язык программирования: Java Для работы Открываем школу программирования. Задача Нам нужно написать структуру курса по нейронным сетям. В дальнейшем программу обучения нужно будет подробно описать(каждый урок и д.з). Но задача №1 сейчас струк ура. Прикрепила в файлах для ознакомления пример, как сделали по кибербезопасности. Оплата договорная.
Для работы Открываем школу программирования. Задача Нам нужно написать структуру курса по нейронным сетям. В дальнейшем программу обучения нужно будет подробно описать(каждый урок и д.з). Но задача №1 сейчас струк ура. Прикрепила в файлах для ознакомления пример как сделали по кибербезопасности. Оплата договорная.
для лабы в вузе Надо сделать лабораторную работу по машинному обучению на python включающую следующие этапы: 1. Загрузить и визуализировать данные 2. Обучить модель по логистической регрессии (пред этим надо "встряхнуть" и нормализовать данные, уже готовые модели из библеотек использовать нельзя) 3. Построить разделяющую прямую на графике (на том же графике на котором были визуализированы данные) 4. Подобрать дополнительные признаки (1-2 параметра) 5. Построить новую разделяющую уже кривую (Перед этим заново обучить модель) использовать градиентный спуск мини-батчами
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