Для работы Выполнить университетский проект (Подготовка данных, внедрение моделей «дерева решений» и «искусственных нейронных сетей», расчет различных метрик оценки и их интерпретация)
Для работы Хочу получать ответы на вопросы по теории, где что-то не до конца понятно. Например, в трансформерах, почему разные головы внимания аттендятся на разные токены. Или, получив новую метрику на датасете, как понять, что изменение статистически значимо.
Для работы У меня проблема следующего характера - есть большой датасет с данными о характеристиках сигнала, две из которых рассчитываются с помощью некоторых столбцов из этого датасета. Возникла проблема с созданием модели для предсказания этих двух столбцов.
Для себя Реализация лабораторной работы Алгоритм Реализуйте метод ближайших соседей: -Алгоритм должен работать с окнами фиксированного и нефиксированного размера. -Алгоритм должен работать с различными ядрами. Не менее 4 штук. Обязательно должно быть Равномерное и Гауссово ядро. Желательно, чтобы было Гауссово и общее ядро вида (1 - |u|a)b. -Алгоритм должен работать с различными метриками. Не менее 3 штук. Обязательно должно быть Косинусное расстояние. Желательно, чтобы было Косинусное расстояние и расстояние Минковского Lp. -Алгоритм должен работать с априорными весами. -Разрешается использовать готовую реализацию алгоритма поиска ближайших объектов. -Выберете аналогичную библиотечную реализацию метода ближайших соседей. Набор данных -Выберите любой набор данных для задачи классификации. Желательно использовать набор данных с курса Анализа данных. -Преобразуйте его в числовой вид и нормализуйте. -Разбейте его на тренировочную и тестовую часть. -Выберите целевую функцию ошибки или качества. Гиперпараметры Найдите лучшие гиперпараметры: -Гиперпараметры требуется настроить для реализованного и библиотечного алгоритма. -Для поиска желательно использовать библиотеку optuna. -Тестовое множество не должно использоваться для валидации при поиске. -Выведите лучшие значения гиперпараметров для обоих алгоритмов. -Для обоих алгоритмов постройте график зависимости целевой функции ошибки/качества на тестовом и тренировочном множестве в зависимости от числа соседей или ширины окна (смотря какая функция оказалась лучше). Остальные гиперпараметры должны быть зафиксированы. Поиск аномалий -Реализуйте алгоритм поиска аномалий LOWESS. -Взвесьте объекты из тренировочного множества. -Вычислите результат валидации реализованного алгоритма на тестовом множестве до и после взвешивания. -Повторите предыдущий пункт с библиотечным алгоритмом. Если он не поддерживает априорные веса, используйте семплирование.
Для себя Необходима помощь в реализации учебного проекта, использование искусственного интеллекта для избежание столкновений между объектами и прогнозирование их движения. Ищу человека который поможет вспомнить вышмат и разобраться в нейросетях (возможно машинном обучении) и помочь реализовать проект. Являюсь аспирантом
Для себя Помощь в выполнении лабораторной работы: самостоятельная реализация алгоритма логистической регрессии с нуля. Самостоятельная реализация алгоритма градиентного спуска. Язык Python. Из библиотек разрешены только numpy и pandas.
Для себя Здравствуйте! Меня зовут Давид Шатохин. Я студент второго курса СПбГУАП. Я бы хотел изучить основы машинного обучения (теоретический материал и практическое составление основных моделей с помощью фреймворков).
Домашнее задание Https://www.kaggle.com/competitions/mymusicalprefrences/overview Сделать задание на сайте kaggle. "Я собрал набор данных о моих музыкальных предпочтениях из аккаунта yandex.music и предлагаю вам создать модель, которая будет прогнозировать мои предпочтения. Это простая задача двоичной классификации, поэтому вам нужно предсказать, понравится мне ? песня или нет ? ."
Как мне найти учеников по профилю машинное обучение в Санкт-Петербурге?
Зарегистрируйтесь и создайте привлекательный профиль с упоминанием вашей специализации. Обратите внимание на количество доступных заявок от учеников, которое на август 2026 года составляет 0
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 1400.00 рублей с занятия. Больше занятий в неделю – выше доход