Машинное обучение
на дому или дистанционно
договорная
Для себя
2022-06-29
Откликнуться
Подработка для репетиторов по машинное обучение в России
Найдено вариантов подработки — 1
| 🔸 | Преподаёте машинное обучение и ищете подработку в России? |
| 🔸 | У нас можно найти работу или подработку, выбрав из более чем 1 вакансий |
| 🔸 | Заявки от прямых заказчиков, которым нужно подтянуть знания по машинное обучение |
| 🔸 | Актуальных предложений на сентябрь 2026 года — 80 |
Категория
машинное обучение
Регион
Москва
Санкт-Петербург
Казань
Новосибирск
Нижний Новгород
Екатеринбург
Самара
Краснодар
Воронеж
Красноярск
Ростов-на-Дону
Челябинск
Уфа
Тюмень
Пермь
Томск
Волгоград
Крым
Приморский край
Сочи
Ярославль
Мурманск
Тула
Орёл
Саратов
Тверь
Ханты-Мансийский АО
Омск
Оренбург
Пенза
Тамбов
Великий Новгород
Северная Осетия
Архангельск
Барнаул
Белгород
Бурятия
Дагестан
Хабаровск
Иркутск
Иваново
Калининград
Калуга
Киров
Южно-Сахалинск
Ставрополь
Удмуртия
Ульяновск
Владимир
Вологда
Ямало-Ненецкий АО
Уровень дохода
Тип занятости
Машинное обучение
дистанционно
от 1300.00 руб.
Для себя Требуется репетитор по машинному обучению , крайне желательно кандидат должен иметь научную степень. Требуется помощь с кандидатской диссертацией . Стенд для исследований уже готов.
2022-06-28
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
подготовка к экзамену в магистратуру
2022-06-27
Откликнуться
Машинное обучение
без разницы
договорная
Для работы Помощь в реализации калибровки камеры с помощью шахматной доски и нахождение расстояния от камеры до шахматной доски. Желательно на языке R, но можно и Python.
2022-06-26
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Подготовка к экзамену
2022-06-25
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Для работы
2022-06-24
Откликнуться
Машинное обучение
без разницы
договорная
Для себя Научиться азам машинного обучения.
2022-06-23
Откликнуться
Машинное обучение
без разницы
договорная
Подготовка к экзамену
2022-06-23
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Подготовка к экзамену
2022-06-22
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
от 500.00 руб.
Для себя
2022-06-22
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Подготовка к экзамену
2022-06-20
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Подготовка к экзамену
2022-06-19
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Для себя Помощь в выполнении заданий на курсе. Нейронные сети по распознаванию объектов. Компьютерное зрение.
2022-06-17
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
от 1000.00 руб.
Практика Federated transfer learning.
2022-06-17
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Подготовка к экзамену
2022-06-16
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Для работы
2022-06-16
Откликнуться
Машинное обучение
без разницы
от 1000.00 руб.
Для себя Нарисовать блок-схему алгоритма.
2022-06-15
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Для себя Помощь в решении задач.
2022-06-15
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
от 5000.00 руб.
Для себя Помощь с проектом.
2022-06-15
Откликнуться
Машинное обучение
договорная
Для работы
2022-06-15
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
от 1500.00 руб.
Для работы Помощь в изучении алгоритма и его реализации.
2022-06-13
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Проект Разбор и реализация алгоритма.
2022-06-13
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Подготовка к экзамену
2022-06-13
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
надо разобрать код для сдачи задания Нужно помочь разобраться в коде и объяснить принципы работы алгоритма, задание Depth map задание: Создайте модель для построения карты глубины в видеопотоке. Гайд и набор данных https://github.com/wolverinn/Depth-Estimation-PyTorch.
2022-06-12
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
от 2000.00 руб.
Для себя Federated transfer learning.
2022-06-11
Откликнуться
Машинное обучение
без разницы
договорная
Для себя Мне нужно разобраться с алгоритмами обнаружения вторжений на основе бинарнй классификации. А именно: 1. Наивный байесовский алгоритм Бернули 2. Логистическая регрессия. 3. Классификатор дерева решений С последним разобраться тщательней.
2022-06-08
Откликнуться
Машинное обучение
на дому
от 1200.00 руб.
Тройничек с ослом уууууууу
2022-06-08
Откликнуться
Машинное обучение
договорная
Подготовка к экзамену
2022-06-08
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
от 800.00 руб.
Для себя
2022-06-07
Откликнуться
Машинное обучение
на дому или дистанционно
договорная
проект Написание части диплома.
2022-06-06
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Подготовка к экзамену
2022-06-06
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Подготовка к экзамену
2022-06-06
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Для себя Составить предложить существующую для меня любую программу обучения ML и поддерживать по аудиозвонкам проверять домашки и консультировать.
2022-06-05
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
от 1000.00 руб.
Для работы Требуется помощь по выполнению дз по машинному обучению.
2022-06-04
Откликнуться
Машинное обучение
без разницы
от 800.00 руб.
Для себя Научиться базовым аспектам вождения на автомате.
2022-06-04
Откликнуться
Машинное обучение
без разницы
договорная
Помощь в написании курсовой работы Нужно написать курсач по теме: Интерактивный разведочный анализ в текстовых коллекциях. ТЗ: 1) Взять готового BERT (классификатор (такая модель есть, я могу скинуть её гит)) и обучить его на Cora DataSet 2) Узнаем качество классификации статьи (выбраной из тестовой части датасета) - получаем бэйзлайн 3) Улучшаем бейзлайн как можем (пэйрвайс классификация, заморозка последнего слоя нейронки и тд) Сделать надо до 8 числа [Телефон скрыт] г.) - hard deadline 9th June Код желательно сдать до 07.06.2022 г.
2022-06-03
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Помощь с дз Решить домашнее задание.
2022-06-03
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Для себя Помощь с проектом.
2022-06-03
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Для себя Понять принцип работы свёрточных нейронных сетей и помощь в задании по машинному обучению.
2022-06-02
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
от 5000.00 руб.
Для себя Помощь с проектом.
2022-06-02
Откликнуться
Машинное обучение
без разницы
договорная
Подготовка к экзамену
2022-06-02
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Подготовка к экзамену
2022-06-02
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Исправить ошибки в курсовой работе Нужно исправить ошибки в коде (Python). Работа по прогнозированию временных рядов. Выполняю прогноз метеорологических данных с помощью рекуррентных нейронных сетей.
2022-06-01
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
от 1500.00 руб.
Исправить ошибки в курсовой Нужно исправить ошибку в коде (Python). Работа по прогнозированию временных рядов.
2022-06-01
Откликнуться
Машинное обучение
без разницы
договорная
Для себя Решение задач.
2022-06-01
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
от 1000.00 руб.
написать домашнее задание по теме деревья, классификация Написать дз из примерно 15 задач не очень больших.
2022-05-31
Откликнуться
Машинное обучение
без разницы
договорная
Для себя Занятие на машине-автомат (1-2 раза).
2022-05-30
Откликнуться
Машинное обучение
без разницы
от 500.00 руб.
Подготовка к экзамену
2022-05-30
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Помощь с проектом
2022-05-30
Откликнуться
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Для себя # ДОМАШНЕЕ ЗАДАНИЕ 3. Классификация текстовых документов ## Цель работы Приобрести опыт решения практических задач по машинному обучению, таких как анализ и визуализация исходных данных, обучение, выбор и оценка качества моделей предсказания, посредством языка программирования Python. ## Задание 1. Оценка качества классификации текстовых данных (2 балла) 1. Загрузите исходные данные 2. Разбейте загруженные данные на обучающее (train, 80%) и тестовое подмножества (test, 20%) 3. Переведите текстовые данные в векторный вид. Для этого воспользуйтесь средствами `sklearn` для трансформации текстовых документов в векторы TF-IDF (настроить на обучающем подмножестве, n-gram=1, слова в нижний регистр). 4. Постройте на обучающем подмножестве следующие модели классификации: - K-ближайших соседей ($n=5$) - Логистическая регрессия ($C=1$) - Наивный Байес: модель Бернулли ($\alpha=1$) - Наивный Байес: полиномиальная модель ($\alpha=1$) 5. Определите качество классификации на тестовом подмножестве (`Balanced-Accuracy`, `R`, `P`, `F1`) 6. Определите время обучения и предсказания 7. Свести все значения в один датафрейм и представить результат в виде таблицы ? **Замечание.** - Для модели Бернулли используйте бинарный вектор - Параметры логистической регрессии: `penalty="l2"`, `fit_intercept=True`, `max_iter=100`, `C=1`, `solver="lbfgs"`, `random_state=12345` ## Задание 2. Оценка качества классификации текстовых данных посредством кросс-валидации (2 балла) Повторите решение задания 1, но с использованием стратифицированной кросс-валидации k-folds (k=4) для разделения исходных данных ## Задание 3. Выбор модели (4 баллов) 1. Используя данные из задачи 1, разбейте обучающее подмножество (train) посредством стратифицированной кросс-валидации k-folds (k=4) 2. Обучите и протестируйте на разбитом обучающем подмножестве классификаторы со следующими параметрами: - количество соседей: `np.arange(1, 150, 20)` - параметр регуляризации: `np.logspace(-2, 10, 8, base=10)` - сглаживающий параметр: `np.logspace(-4, 1, 8, base=10)` 3. Постройте графики (параметры модели)-(`Balanced-Accuracy`) при обучении и валидации 4. Выберите лучшую модель для каждого метода, используя значение качества классификации (использовать `Balanced-Accuracy`) 5. Выбранные модели обучите на обучающем подмножестве (train) и протестируйте на тестовом (test). Определите время обучения и предсказания (см. задание 1 п. 6) 6. Повторите шаги 2-4 для n-gram=2 и n-gram=(1,2) 7. Выведите в виде таблицы итоговые данные по всем методам для лучших моделей (метод, n-gram, значение параметра модели, время обучения, время предсказания, метрики (`Balanced-Accuracy`, `R`, `P`, `F1`)) 8. Сделайте выводы по полученным результатам (преимущества и недостатки методов) ## Задание 4. Оценка влияния количества признаков FeatureHasher на качество классификации (2 баллов) Как будет меняться качество классификации для обозначенных ранее методов при использовании `FeatureHasher` (или `HashingVectorizer`) из пакета `sklearn` перед TF-IDF преобразованием. Количество признаков: `np.logspace(1, 5, 5, base=10)` ? **Замечание.** Используйте лучшие модели из задания 3.
2022-05-29
Откликнуться
Часто задаваемые вопросы
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