Вход Блог
Строительство и ремонт
Репетиторы
Красота
Фрилансеры
Разные специалисты
Уход за животными
Тренеры
Автоинструкторы

Машинное обучение — работа в Москве

Дата: 2020-12-17
Детали
Регион
Москва
Метро
Тургеневская, Чистые пруды, Сретенский бульвар
Занятость
возможна работа на дому
Стоимость
договорная
Дата публикации
2020-12-17
Описание
Для себя (Текстовый анализ (логистическая регрессия, RNN))
Похожие заказы

Машинное обучение

дистанционно
договорная
Для работы
Москва Репетиторы

Машинное обучение

дистанционно
договорная
Для себя
Москва Репетиторы

Машинное обучение

дистанционно
договорная
Для себя Для себя Я аспирант, очень слаб во временных рядах, МО и мне нужно подтянуть их для написания последующих научных исследований и диссертации. Ищу преподавателя, который разбирался бы в предмете, имел знания одной из программ - R, Python для помощи с анализом данных.
Москва Репетиторы

Машинное обучение

без разницы
договорная
Для себя
Санкт-Петербург Репетиторы

Машинное обучение

дистанционно
от 2500.00 руб.
Для работы Здравствуйте. Ищу репетитора по deep learning и NLP для системной подготовки под конкретную цель. Сразу важное. Общий курс по Data Science мне не нужен. Нужна глубина в трансформерах, обучении моделей и математике под ними. О себе. Студент РЭУ им. Плеханова, выпуск 2027. Работаю AI-инженером на стажировке, занимаюсь LLM-агентами, RAG и дообучением трансформеров. Из проектов — агент поддержки банка на RuBERT с RAG на pgvector, собственный BPE-токенизатор и pretrain мини-Llama с нуля на русском корпусе, SFT поверх Qwen, агентская система с хакатона МТС на локальной модели. Всё лежит на github.com/ahiokk, в каждом README метрики и разбор граблей. Прошу посмотреть до первой встречи, так уровень будет понятнее. Где проблема. Практика ушла сильно вперёд теории. Я умею собрать и обучить, но плохо объясняю, почему оно устроено именно так, и часто подбираю параметры по чуйке, а не по пониманию. Что хочу закрыть. (Примеры) 1. Архитектура трансформера целиком. Attention и multi-head, позиционные кодировки, KV-кэш, зачем в современных LLM SwiGLU вместо ReLU и RMSNorm вместо LayerNorm. 2. Нормализация и стабильность обучения. BatchNorm против LayerNorm, pre-norm и post-norm, что происходит на инференсе. 3. Оптимизация. Градиенты и их затухание, learning rate и разогрев, инициализация весов, смешанная точность. 4. Дообучение. Полный файнтюн против LoRA, что реально происходит с весами, как выбирают ранг и alpha, катастрофическое забывание. 5. Математика под всё это. Линал, матан и теорвер в том объёме, чтобы выводить, а не запоминать. Список не финальный. Часть пробелов я, скорее всего, сам не вижу, поэтому и прошу внешнюю оценку. Что хочу от вас. Сначала диагностику. Прогоните меня по базе и скажите прямо, где уровень проседает. Дальше программу под цель, с домашками и спросом за них. Жёсткий формат подходит, к нагрузке готов! Цель. Позиция junior или middle AI-инженера в Сбере, направление NLP и LLM. Ориентируюсь за 10 месяцев. Организация. Онлайн, 1-2 раза в неделю по 1-2 часа. Напишите, пожалуйста, есть ли у вас собственный опыт работы с трансформерами и обучением моделей, стоимость занятия, наличие слотов и как проходит первое занятие.
Москва Репетиторы

Машинное обучение

дистанционно
договорная
Для себя Для себя Я аспирант, очень слаб во временных рядах, МО и мне нужно подтянуть их для написания последующих научных исследований и диссертации. Ищу преподавателя, который разбирался бы в предмете, имел знания одной из программ - R, Eviews, STATA, Python для помощи с анализом данных.
Москва Репетиторы

Машинное обучение

дистанционно
договорная
Для работы
Казань Репетиторы