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
разобрать NEAT algorithm Хотелось бы разобрать NEAT Algorithm (Neuroevolution of augmenting topologies), чтобы написать его в своей курсовой на немного "экзотичном" языке. С языком я разбираюсь самостоятельно, курсовая у меня наполовину написана в остальных частях, не связанных с алгоритмом. А вот с сам алгоритмом и более четким пониманием нейросетей хотелось бы найти специалиста, который поможет-подскажет, потому что у меня пока что опыта в этом не было.
Для себя Помочь с домашним заданием по глубинному обучению на pytorch (прошел первый семинар, пока тяжело разобраться, в задании нужно реализовать обучение и тестирование нейронной сети)
Для себя Используя датасет с Kaggle и виртуальную машину в облачной платформе Google Colaboratory, создать, обучить и сравнить модели машинного обучения в библиотеках scikit-learn (можно только случайный лес и градиентый бустинг), или AutoGluon или PyCaret (или LightGBM, XGBoost, CatBoost по отдельности). 2. Провести прогнозирование ответа лучшей модели на новых данных.
Для работы Нужны специалисты для выполнения заказов по написанию и обучению нейросетей под конкретные задачи. Вот пример. Задача: Необходимо разработать, или предоставить существующий алгоритм подсчета количества куриных туш, проходящих по конвейеру в движении. Пример работы конвейера - https://drive.google.com/file/d/1D4MeoER2zb3cYjUj09R2RFhqxripbc2N/view?usp=sharing. Пример работы алгоритма приведен по ссылке. https://drive.google.com/file/d/17cdsC4FOfN8AwM26dtOhvxSJhS1DHY0S/view?usp=sharing Интерфейс готовы написать сами. Интересуют сроки и стоимость. Ориентировочный бюджет проекта 250 – 400 тыс. рублей.
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 сентябрь 2026 года составляет 80
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 700.03 рублей с занятия. Больше занятий в неделю – выше доход