Для себя Техническое задание для помощи с курсовой работой Курсовая работа: Тема: Применение методов доменной адаптации для детекции здоровых клеток крови на медицинских изображениях из различных источников Уровень: Магистратура Срок выполнения: 22.05 уже нужно что то показать (05.06 - сдать готовую работу) Цель проекта: Исследовать и реализовать подходы к доменной адаптации (domain adaptation) для повышения качества детекции здоровых клеток крови на медицинских изображениях, полученных из разных источников (разные клиники, оборудование, условия съёмки и т.п.), используя обученную модель YOLO (Нужно обучить с 0) Есть датасет с различными изображениями клеток крови с разных микроскопов, нужно обучить на одной папке и попробовать дообучить на других, с помощью разных методов и провести сравнительный анализ
Написание части диссертации Добрый день! У меня есть несколько обученных моделей: модель сверточной нейронной сети; модель XGBoost модель CatBoost модель LightGBM Нужно обучить еще одну модель, как мне сказали использовать какой-то более современный метод, в качестве примера предложили использовать табличные нейронные сети (можно что-то другое). Датасет вот этот:https://www.kaggle.com/datasets/mlg-ulb/creditcardfraud Магистерской диссертации на тему "Определение мошеннических транзакций при использовании банковских карт".
Для себя Разобраться как правильно подготовить корпус для обучения языковой модели. Создание собственной языковой модели для генерации текста без использования предобученных моделей с hugging face
Для института Нужно сделать курсовую работу по машинному обучению и предикативной аналитики в тепловой и возобновляемой энергетике. Что нужно сделать, подготовить код (он уже есть, нужно немного переделать под требование). Этот код нужно изменить в программе Anaconda navigator, написанный в jupyter. После чего подготовить отчет в Ворде. Я предоставлю задание, сам код, другую сделанную работу и сделанный отчёт по схожему моему заданию.
Для себя Есть готовый код, написанный в jupyter notebook. Нужно помочь переделать под мое задание. Задача будет заключаться в том, чтобы проанализировать данные сделать две модели классического обучение и одну модель глубокого обучение.
Для себя Добрый день! Программа минимум - подтянуть алгоритмы в сжатый срок до 7 мая (если у вас есть время для занятий)). В дальнейшем хочется улучшить python/ml и базовые технические навыки Осознанно алгосы не учил, по python и sql есть практический опыт в индустрии в качестве аналитика/инженера, но всегда выходило, что у меня не было хардового лида и почти все изучал/нарабатывал самостоятельно. Хочу восполнить пробелы)
Домашнее задание Выполнить домашнее задание по глубинному обучению в соответствии с изученным материалом и без копипаста кода из чата гпт Изученные темы: Знакомство с PyTorch, Оптимизация обучения нейронных сетей, Операции свертки
Для себя Выполнить домашнее задание по глубинному обучению в соответствии с изученным материалом и без копипаста кода из чата гпт Изученные темы: Знакомство с PyTorch, Оптимизация обучения нейронных сетей, Операции свертки
для написания диплома Консультация в написании дипломной работы на тему "Исследование и разработка методики по распознаванию изображений сгенерированных нейронными сетями". А именно постановка цели работы(научная новизна), реализация методики и тестирование методики
Для работы Ищу ментора по машинному обучению, нейросетям и (в меньшей степени) необходимой для них математике. Я программист, 37 лет, образование - прикладная математика и информатика (провинциальный ВУЗ). Сейчас работаю ML-разработчиком, всего опыт работы в ML 4 года. Текущий проект - в области компьютерного зрения, использую нейросети для задач детекции и сегментации. Есть пробелы в понимании основ ML, основных архитектур нейросетей, возможно некоторых тем по математике, нужных для ML. Что хотелось бы от ментора: - Составление плана обучения и помощь в следовании этому плану; - Помощь в проработке основ, желательно по книге Simon Prince. Understanding Deep Learning; - Обсуждение как и почему работают основные архитектуры нейросетей (сегментация, рекуррентные НС для временных рядов, трансформеры, etc); - Опционально: вопросы по прикладным областям - компьютерному зрению и временным рядям; - акцент не на использовании готовых инструментов, а на понимании почему это работает.
Помощь с курсовой Работа с данными ЭЭГ, и построение нейронных сетей. Есть большое желание понять, как происходит весь процесс исследования, но нет большого опыта программирования. Нужен опытный наставник, готовый помочь в сжатые сроки. Цель 1 – pre-processing: есть датасет и код к нему https://github.com/hezy18/EEG_music Датасет состоит из описания участников исследования, описания прослушиваемой музыки, self-reported arousal & valence и данных ЭЭГ. Основные вопросы о том, как верно: (а) соединить эту информацию (б) обработать ЭЭГ данные, тк они получены с использованием dry portable eeg device, что и вызывает сложности в обработке на данных момент (в) сделать данные подходящими для последующего их использовании в регрессиях/нейронных сетях и тд. И в том числе интуитивно для понимания обывателя аля вот participant, его характеристики, характеристики музыки, которую он слышал, его оценки и реакция на эту музыку, и обработанные данные ЭЭГ (Например, на 3 минуте этой песни мы смогли распознать high arousal & valence, что значить резко позитивные эмоции) Цель 2 – machine learning: создание и сравнение моделей МО, включая нейросети. Есть исследование, которое сравнивает методы машинного обучения для предсказания valence & arousal на данных ЭЭГ - https://www.nature.com/articles/s41598-024-60977-9 Какие гипотезы хочется проверить: Например, (а) насколько правильную информацию об эмоциональном состоянии (arousal & valence) человека могут дать данные ЭЭГ. (б) Сравнение классических рекомендательных систем (знаем инф-цию о человеке и песне предсказываем эмоциональную реакцию на нее) или когда мы знаем все это и реакцию его мозга. Станет ли от добавления этой переменной предсказания лучше?
Для дипломной работы Мне нужно написать рецензию на мою вкр по машинному обучению в медицине, нужен специалист по машинному обучению с подтвержденной специализацией и опытом работы в предметной области. Аннотация к работе: Работа посвящена разработке и оптимизации методов дообучения большой языковой модели LLaMA 3.1 для обработки медицинских текстов, содержащих данные генетического анализа и методические рекомендации, с целью интеграции модели в цифрового ассистента по здоровью. Проведен литературный обзор современных подходов к дообучению языковых моделей, генерации синтетических данных и их применению в медицине. Выполнена подготовка структурированного датасета, включающая очистку, нормализацию и балансировку данных. Для увеличения объема выборки с 5115 до 250000 записей применены методы перефразирования, синонимизации, изменения структуры предложений и суммаризации. Дообучение модели осуществлено с использованием адаптера LoRA, обеспечившего эффективную адаптацию с минимальными вычислительными затратами. Тестирование модели подтвердило корректность и релевантность генерируемых рекомендаций. Работа включает анализ интеграции модели в цифрового ассистента. Результаты способствуют повышению качества персонализированных медицинских рекомендаций и могут быть масштабированы для других задач здравоохранения.
Как мне найти учеников по профилю машинное обучение в России?
Зарегистрируйтесь и создайте привлекательный профиль с упоминанием вашей специализации. Обратите внимание на количество доступных заявок от учеников, которое на июнь 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 711.67 рублей с занятия. Больше занятий в неделю – выше доход