Подработка для репетиторов по машинное обучение в Воронеже

Для себя Здравствуйте! Я ищу репетитора для помощи в решении задачи машинного обучения для моей выпускной квалификационной работы (ВКР) на курсе Data Science . Хочу углубить свои знания в ML, улучшить навыки работы с моделями и данными, а также расширить свой кругозор в анализе данных. Основные цели занятий: Разбор и корректировка решения ML-задачи для ВКР. Изучение ключевых концепций машинного обучения и их практическое применение. Освоение инструментов и библиотек для анализа данных . Развитие навыков построения и оценки моделей. Оптимизация и интерпретация полученных результатов. Буду рад обсудить формат занятий, частоту встреч и ваши рекомендации по обучению. Спасибо!

Для себя Подготовить к собеседованию для стажировки. Возможен размеренный темп и определенная обучающая траектория, а не интенсив. Имеется общее поверхностное понимание главных методов ML, DL (полносвязные, сверточные, рекуррентные сети), навыки работы с Python, Pandas и тд. Возможно написание пет-проектов или подготовка к хакатонам. (для резюме)

Для себя Обучить ребёнка создавать игры на компьютере, основы программирования

Для работы

Решение лабораторных работ Решить 2 лабораторные работы на тему классификация и регрессия. Мне не нужны занятия, нужно просто решение

Для себя Необходима консультация по созданию модели бинарной классификации текстов.

Подготовка к экзамену

Подготовка к экзамену

Для себя Очень нужна помощь в программе с работой Yolo , есть программа, но в ней ошибки, нужна консультация как исправить

Для себя Задание: 1. Загрузить указанный датасет, содержащий сведения о характеристиках многоэтажных зданий. 2. Построить модель, которая прогнозирует расход энергии для отопления (столбец y1 - «Heating Load») на основании данных о других характеристиках (описание характеристик – см. https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Energy+efficiency#). Для оценки качества модели использовать метрику R2 3. Описать выводы и обосновать основные решения (выбор типа модели, гиперпараметров).

Для себя Задание: 1. Загрузить указанный датасет, содержащий сведения о характеристиках многоэтажных зданий. 2. Построить модель, которая прогнозирует расход энергии для отопления (столбец y1 - «Heating Load») на основании данных о других характеристиках (описание характеристик – см. https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Energy+efficiency#). Для оценки качества модели использовать метрику R2 3. Описать выводы и обосновать основные решения (выбор типа модели, гиперпараметров).

Подготовка к экзамену

Помощь в написании кода

Для себя Помочь разобраться с кодом градиентного спуска для линейной регрессии

Для себя

Для себя

важный экзамен