Для себя Машинное обучение Нужна помощь в подготовке к стажировке в бигтех компании на роль инженера машинного обучения. Вся необходимая база есть. Нужна помощь в Теории Вероятностей и Математической Статистике.
Для себя Нужно обучение продвинутому питону и ML(в целом план можно понять по хендбукам яндекса - учебник по машинному обучению). Идея состоит в том, чтобы изучать все эти алгоритмы и применять их на практике, разрабатывая конкретные небольшие проекты под каждую задачу. Нужен реальный разработчик, который знаком как с математикой, так и с программированием на достаточно продвинутом уровнем)
Для себя Хотел бы пройти курс машинного обучения. Особое внимание необходимо уделить практике. Прикладные области в которых планируется использовать навыки: задачи дистанционного зондирования земли, обработки радиосигналов и машинного зрения. Имею некоторые представления о теории вероятности и статистике.
Для себя Есть домашка - собрать простенькую полносвязную нейронку для рекомендаций корзины юзеру Работа в torch Застрял на этапе понимания задания, ну и нужен совместный лайвкодинг, чтобы еще раз кто-то объяснил и ответил на глупые вопросы, как собирать нейронки
Решение 2 задач Решение подобных задач Набор данных: https://www.kaggle.com/datasets/thedevastator/sms-spam-collection-a-more-diverse-dataset. Реализовав рекуррентную нейронную сеть при помощи библиотеки PyTorch, решите задачу предсказания столбца label на основе столбца sms (задача классификации). Разделите набор данных на обучающее и тестовое множество с сохранением распределения классов. Обучите одно- и двунаправленную рекуррентную сеть и сравните качество модели на тестовом множестве, а также время обучения. 2 Используя базовые операции для работы с тензорами PyTorch, создайте слой, повторяющий логику nn.Embedding из пакета PyTorch. Созданный модуль должен иметь следующие параметры: num_embeddings, embedding_dim, padding_idx, max_norm, norm_type. Продемонстрируйте все возможности разработанного слоя на примерах. Запрещается использовать готовый слой nn.Embedding.
Для работы Планирую освоить машинное (ML) и глубокое обучение (DL) Желательно если у преподавателя есть возможность обучить программированию микроконтроллеров и Arduino Важно: Чтобы у преподавателя был собственный продуманный курс/программа обучения Наглядность - визуализация математических концепций лежащих в основе ML и DL Прикладной подход поскольку планирую использовать ML и DL в научной деятельности Практические и прикладные задания/проекты (чтобы аккумулировать теоретические знания для создания проектов) для выполнения в качестве домашних заданий Обучение должно строиться поэтапно Чтобы преподаватель мог помочь с проектами на Arduino а также объяснил принципы работы микроконтроллеров и их программирование Оптимально - совмещение математики для ML, Python, нейросетей а также аппаратной части (Arduino, ESP32..) Чтобы были домашние задания и работа над собственными проектами Преподаватель с опытом в обучении ML/DL желательно с прикладным опытом Нужно объяснить просто и с погружением фундаментально в суть
Для работы Изначально лингвист по образованию. В магистратуре был python и машинное обучение с упором на область NLP. Работаю в IT 3 года, но больше занимаюсь разработкой ботов с помощью визуального программирования и мало касаюсь написания кода (были проекты по NER, кластеризации, сейчас есть по RAG). Стараюсь быть в курсе актуальных новостей, читаю статьи, но по-прежнему не чувствую себя уверенно и не могу назваться специалистом в области ML, потому что периодически возникают трудности в основах. Хочется пройти ML с начала с упором на практику.
Исследование датасета, построение модели для решения задачи прогнозирования (XGBoost/CatBoost) В изучение собранных данных, предобработке, описании основных закономерностей, построение и скоринг модели
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