Подработка для репетиторов по машинному обучению рядом с м. Охотный Ряд
Найдено вакансий — 1881
🔸 | Вы живёте рядом с м. Охотный Ряд, преподаёте машинное обучение и ищете дополнительный заработок? |
🔸 | Найдите занятие по душе, выбрав более чем из 1881 вакансий |
🔸 | Выбирайте заявки от прямых работодателей, которые хотят повысить знания по машинному обучению |
🔸 | Актуальных предложений рядом с м. Охотный Ряд на сентябрь 2024 года — 1 шт. |
Города
Метро
Автозаводская
Александровский сад
Арбатская
Бульвар Рокоссовского
Верхние Котлы
ЗИЛ
Китай-город
Коммунарка
Красные Ворота
Кузнецкий Мост
Лихоборы
Ломоносовский проспект
Лубянка
Маяковская
Минская
Мичуринский проспект
Новокузнецкая
Озёрная
Отрадное
Охотный Ряд
Площадь Революции
Преображенская площадь
Проспект Вернадского
Пушкинская
Рассказовка
Семёновская
Славянский бульвар
Сокол
Тверская
Театральная
Третьяковская
Тёплый Стан
Университет
Чертановская
Чеховская
Чистые пруды
Шипиловская
Юго-Западная
Уровень дохода
Тип занятости
Машинное обучение
на дому
договорная
Подготовка к собеседованию в Yandex Подготовка к собеседованию
Москва, Охотный Ряд
Репетиторы
2024-09-16
Машинное обучение
с выездом или дистанционно
договорная
Для работы
Москва, Охотный Ряд
Репетиторы
2024-07-30
Машинное обучение
без разницы
договорная
Подготовка к экзамену
Москва, Охотный Ряд
Репетиторы
2024-06-05
Машинное обучение
без разницы
от 1000.00 руб.
Для себя Решить два теста по дисциплине "Искусственные нейронные сети и машинное обучение"?
Москва, Охотный Ряд
Репетиторы
2024-05-25
Машинное обучение
без разницы
договорная
Подготовка к экзамену
Москва, Охотный Ряд
Репетиторы
2024-05-16
Машинное обучение
без разницы
договорная
Для себя Задание состоит из нескольких частей: Обучить модель машинного обучения на Python для решения задачи классификации новостных русскоязычных текстов по темам: экономика, политика, социальная сфера, здравоохранение, образование, экология, либо отнесение к категории "не заданная категория". Для классификации должен использоваться метод наивного байеса. Обучить модель машинного обучения на Python для решения задачи классификации русскоязычных комментариев по тональности: позитивная, негативная, нейтральная. Метод, используемый для классификации не принципиален, но необходимо указать его в комментариях к коду. Обе модели должны сохранять текущее состояние, т.е. не обучаться с нуля при каждом запуске скрипта, а использовать уже имеющиеся знания для классификации. Необходимо парсить посты и комментарии к ним из групп, начиная с 01.01.2024. Сообщества: https://vk.com/mos https://vk.com/m24 При запуске скрипта должны происходить следующие действия: 1)Создание .csv файла, который должен содержать в себе поля: Post_ID – уникальный идентификатор каждой записи в таблице; Post_text – текстовое содержание поста; Group – название группы, из которой был взят пост; Post_date – дата публикации поста в формате дд.мм.гггг; Post_topic – тема публикации – поле заполняется путем применения обученной ранее модели; ERpost – коэффициент вовлеченности в обсуждение поста, который рассчитывается по формуле: ERpost = (количество реакций на публикации + количество комментариев на публикации + количество репостов на публикации)/количество просмотров публикации. Comment_text – текстовое содержание комментария к конкретной публикации; Comment_tonality – поле, содержащее в себе оценку тональности комментария – поле заполняется путем применения обученной ранее модели; Age – возраст автора комментария; Gender – пол автора комментария. Необходимо предоставить исходные файлы с кодом, весь код должен быть написан в объектно-ориентированном стиле и разбит на файлы для лучшей читаемости, должны быть соблюдены ограничения по количеству запросов к API вконтакте. При каждом запуске скрипта парсинг должен начинаться с последнего записанного в файле поста (т.е. последний пост пропускается и в файл записывается следующий за ним пост), в случае удаления со стены группы последнего поста - парсить начиная с последнего неудаленного поста. В случае, если какая-либо информация в профиле автора комментария недоступна/неуказана - оставить поле пустым.
Москва, Охотный Ряд
Репетиторы
2024-04-29
Часто задаваемые вопросы
Как мне найти учеников по профилю машинное обучение рядом с м. Охотный Ряд?
Зарегистрируйтесь и создайте привлекательный профиль с упоминанием вашей специализации. Обратите внимание на количество доступных заявок от учеников, которое на сентябрь 2024 года составляет 1881
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 машинного обучения?
Заработок зависит от количества занятий и квалификации. В среднем, за одно занятие можно заработать 1000.00 рублей с занятия. Больше занятий в неделю – выше доход