Для себя Машинное обучение, ФКН ВШЭ Генерация признаков в данной теме необходимо реализовать самые ходовые техники для создания новых признаков в табличном машинном обучении. Нужно научиться собирать наилучшие признаки для решения задачи линейной классификации и победы в соревновании в Kaggle Нужны занятия, чтобы разобраться в теме генерация признаков по табличкам. Есть notebook на github и все материалы
Для работы Мне 24 года, обучаюсь в школе 21, из навыков С на среднем уровне (проекты: реализация собственной библиотеки string.h, включая функции ssprintf и sscanf, реализация библиотеки decimal для работы с числами в decimal представлении с ограниченной точностью, реализация своего аналога cat и gref), планирую продолжить изучение С и параллельно переучиваться на Python, есть общие навыки SQL, не закончила высшее и плохо помню материал, но хорошо справляюсь с математикой и смогу наверстать ; планирую начать на обучении ветку по основным навыкам DS и ML Нужна помощь не столько в объяснении материала, сколько в карьерной консультации, составление плана обучения в соответствии с моей целью - в течение года начать работу в качестве стажёра/Джуна в машинном обучении, возможно помощь с математикой, но в основном достаточно составления эффективной программы и сопровождения
Для себя Машинное обучение, ФКН ВШЭ Генерация признаков Дедлайн: 12.11.2025 23:59MSK О задании В данном задании необходимо реализовать самые ходовые техники для создания новых признаков в табличном машинном обучении. Вам понадобиться применить всю вашу фантазию, чтобы собрать наилучшие признаки для решения задачи линейной классификации и победы в соревновании в Kaggle Так получилось, что максимум исключительно за ноутбук - 8 баллов, хотя заданий в нем больше. Оставшиеся 2 у вас украли составители соревнования на Kaggle. За участие и победу в нем вы можете поднять свой балл до 11, критерии вы можете увидеть на странице соревнования и в ноутбуке дз Нужны занятия, чтобы разобраться в теме и помочь с самостоятельным выполнением домашнего задания. Есть notebook на github.
Для себя Выполнить задания по теме "Реализация Document Question Answering" Домашнее задание состоит из двух частей. Часть 1. Обучение модели для задачи Document Question Answering: Цель: отработать навыки работы с мультимодальностью на задаче Document Question Answering. Блокнот с заданием (платформа не дает приложить файлы/скрины, поэтому по запросу) Максимальный балл: 2. Часть 2. Использование модели: Цель: отработать навыки адаптации готовых моделей для решения прикладной задачи на русском языке, а также создание небольших демо для задач. Блокнот с заданием (платформа не дает приложить файлы/скрины, поэтому по запросу) Максимальный балл: 8. Условия задания и оценивание прописаны в блокноте. Задание также нужно выполнять внутри блокнота. Как выполнять задание: Создать копии блокнотов с условиями. Решить задания в Google Colab. Сдать заполненные блокноты в форму ниже. Во второй части нужно прикрепить видео отдельным файлом или оставить ссылку на него в блокноте второй части. необходимы два блокнота (.ipynb) и видео в качестве выполненного задания. дедлайн: 9 ноября 2025, 23:59
Для себя Выполнить задания по теме "Реализация Document Question Answering" Задание состоит из двух частей Часть 1. Обучение модели для задачи Document Question Answering: Необходимы навыки работы с мультимодальностью на задаче Document Question Answering. Блокнот с заданием (платформа не дает приложить файлы/скрины, поэтому по запросу) Часть 2. Использование модели: Необходимы навыки адаптации готовых моделей для решения прикладной задачи на русском языке, а также создание небольших демо для задач. Блокнот с заданием (платформа не дает приложить файлы/скрины, поэтому по запросу) Как выполнять задание: Создать копии блокнотов с условиями. Решить задания в Google Colab. Во второй части нужно прикрепить видео отдельным файлом или оставить ссылку на него в блокноте второй части. необходимы два блокнота (.ipynb) и видео в качестве выполненного задания. дедлайн: 9 ноября 2025, 23:59
Для себя Выполнить задания по теме "Реализация Document Question Answering" Задание состоит из двух частей Часть 1. Обучение модели для задачи Document Question Answering: Необходимы навыки работы с мультимодальностью на задаче Document Question Answering. Блокнот с заданием (платформа не дает приложить файлы/скрины, поэтому по запросу) Часть 2. Использование модели: Необходимы навыки адаптации готовых моделей для решения прикладной задачи на русском языке, а также создание небольших демо для задач. Блокнот с заданием (платформа не дает приложить файлы/скрины, поэтому по запросу) Как выполнять задание: Создать копии блокнотов с условиями. Решить задания в Google Colab. Во второй части нужно прикрепить видео отдельным файлом или оставить ссылку на него в блокноте второй части. необходимы два блокнота (.ipynb) и видео в качестве выполненного задания. дедлайн: 9 ноября 2025, 23:59
Для себя Имеется интереснейшее предложение. Ищу преподавателя / специалиста по ИИ в сфере ИБ в качестве неофициального научного руководителя ВКР по теме "Регулирование и ответственность в области искусственного интеллекта: сравнительный анализ российских норм и общемировых практик с разработкой корпоративной политики безопасного использования ИИ по классам риска". По сути требуется все, что и от обычного университетского руководителя, только с большей вовлеченностью и наставничеством, чего не хватает (точнее вообще нет и не будет), от этого и публикуется данное предложение. Университетскую специфику и бюджет готов обсуждать в личных сообщениях. Полагаю, частого взаимодействия не предполагается ввиду достаточного количества времени на работу.
Для себя Объяснение алгоритма и архитектуры нейронной сети из кода. У меня есть реализованные модели для последовательной рекомендации (DAGNN, GCN, SasRec, GRU4Rec). На основании этих моделей, хочу написать научную статью, но для этого нужна помощь для более глубокого понимания их архитектуры и алгоритма работы.
Для себя Требуются консультации по написанию курсовой работы на тему «Исследование методов идентификации объектов при съёмке с разноракурсных камер наблюдения». Если более простым языком - задача следующая: на основе нескольких датасетов нужно научить модель реидентифицировать людей/автомобили с камер разного ракурса (объект попадает в поле одной камеры и идентифицируется ей, далее попадает в поле второй камеры и должен быть ей реидентифицирован) Выбор датасетов не ограничен, можно выбрать любые. Я в ML и нейронках не специалист, поэтому потребуется помощь человека, разбирающегося в данной теме, буду очень признателен за помощь, заранее спасибо!
Цель: Успешно написать Всош по ии, нужны такие темы как: Машинное обучение ● Основы ML: классификация и регрессия, k-NN, деревья решений, кластеризация 🔥 и тд при общение скину полный файл так как тут не помещается В успешном написании Всош по Ии
Для дочери Нужен репетитор по предмету "Машинное обучение", 3 курс НИУ ВШЭ Прежде чем писать отклик. Прошу ознакомиться с задачами по ссылкам ссылки на дз: теоретическое дз: https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2024-fall/homework-theory/homework-theory-01-linear-models.pdf дз1 (поларс): https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2025-fall/homework-practice/homework-practice-01-tabular/homework_practice_01_polars.ipynb дз1 (пандас): https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2025-fall/homework-practice/homework-practice-01-tabular/homework_practice_01_pandas.ipynb дз2: https://github.com/esokolov/ml-course-hse/tree/master/2025-fall/homework-practice/homework-practice-02-gd
Для себя Узнать как работают все механизмы как называются все запчасти как устроен мотор, поршневая и тд узнать ВСЕ мотоциклы машина трактора камазы и другая техника
Для работы Проверяющий домашних заданий по машинному обучению (ML) Описание вакансии: Ищем проверяющего домашних заданий для курса по машинному обучению. Работа подойдёт студентам и начинающим специалистам, которые хотят развиваться в сфере Data Science и преподавания. ⸻ Требования: • Отличное знание базовых тем машинного обучения • Опыт работы в Data Science / ML от 6 месяцев до 1,5 лет; • Будет плюсом: • опыт преподавания или проверки домашних заданий (в вузах, на курсах и т.д.); • интерес к преподаванию и обучению; Условия: • Занятость частичная, совмещается с учёбой или основной работой; • Объём работы: до 1–2 часов в неделю (проверка нескольких домашних заданий); • Оплата: обсуждается индивидуально; • Предоставляются готовые решения и ответы; • Возможность пройти курс бесплатно. ⸻ Как откликнуться: Отправьте краткое сообщение о себе (где учитесь/работаете, опыт в ML, интерес к преподаванию) и ссылку на профиль (GitHub, Telegram).
Для себя Необходимо помочь с исследовательским проектом по машинному обучению с задачей классификацией данных. Прямо за руку с "нуля" разобрать задачу, объяснить тонкости и выполнить совместно проект в таких программах как: Deductor; ANFIS; MathLaB, далее написать программу на Python с визуализацией и сравнить результаты.
Для себя Задача: Прогнозирование арендной платы в месяц Цель: Предоставить наилучший прогноз MAE Суть: Построить регрессионную модель для прогнозирования целевого значения «Цена» Крайний срок: Понедельник, 14 октября, 23:55. Оценка: необходимо превзойти эталонный MAE (66153.04389)
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