Для себя Ищу специалиста по Natural Language Processing. Теоретическая база у ученика есть. Нужна практика разработки. Интересует как классическое NLP (без ML), так и с ML.
Для себя Сделать учебную работу: построить решение на основе компьютерного зрения для обнаружения полосы движения. Есть Юпитер ноутбук с требованиями и порядком действий
Для работы Хочу понять свои ошибки при построении проекта по обработке видеоизображений. Уперся в творческий тупик, нужно пообщаться с компетентным человеком. Проект задействует две нейросети (YOLO, U-Net), немного компьютерного зрения (посчитать масштаб, найти нужную границу, построить координатную шкалу). Есть ряд наработок, датасет из нескольких сотен видео (порезаны на фото и вручную размечено около 3500 изображений).
Для себя Разбор с решением практического задания с Яндекс-практикума. Программа - data science. Часть практического задания сделана. Часть нуждается в доработке. Не получается реализовать предсказание методом predict при линейной регрессии. Работа ведется в jupiter
Для работы Автоматизация цеха 3D печати и вертикальной фермы, часть 1 1. Реализация автоматизированный системы для получения данных с ZigBee-датчиков, расположенных в помещении фермы, а именно: 2 датчика температуры и влажности воздуха; 2 датчика влажности почвы; 1 датчик содержания СО2 в воздухе; В качестве сервера работы с протоколом ZigBee выступает Raspberry Pi 4 c необходимым интегрированным ПО, таки как HomaAssistant, ZigBee2MQTT, а также другие программы, необходимые для качественной работы системы. Данный стек ПО может меняться в ходе разработки. Для реализации данной задачи будет сделано: - изучена документация HomeAssistant, API HomeAssistant, документация необходимых библиотек на python, документация необходимых аддонов для HomeAssistant, документация ZigBee2MQTT, документаця по работе протокола ZigBee2MQTT и брокера mosquito, а также иная необходимая документация; - реализован API сервер с базой Postgres на VPS; - написан код на python для получения данных с датчиков напрямую или через HomeAssistant; - написан код на pyhton для записи данных с датчиков в базу на VPS. Данные, получаемые с датчиков, будут писаться в базу данных Postgres, расположенную на выделенном заказчиком VPS. Автоматизация отправки данных с датчиков будет выполнена с помощью языка python. На этом же VPS будет реализовано API для предоставления этих данных удалённому серверу. Также будет реализовано API для получения заказа на распечатку детали на 3D-принтере и API, которое предоставляет данные о принтерах, которые в данный момент работают на ферме. 2. Реализация системы, функциями которой является отправка G-кода на принтер Creality K1 MAX при получении нового заказа на VPS сервере, где и реализовано API. Также будет реализовано получение данных с каждого работающего принера и отправка этих данных на VPS. Для реализации данной системы будет сделано: - изучена документация HomeAssistant, API HomeAssistant, документация необходимых библиотек на python, документация необходимых аддонов для HomeAssistant и иная необходимая документация; - перепрошивка принтера Creality K1 MAX, а именно его исходную OS BuildRoot; - установка HomeAssistant на OS Debian, установленную на Raspberry Pi 4 со всеми необходимыми дополнительными программами. Данный стек ПО может меняться в ходе разработки; - написание кода на python для опроса сервера на наличие новых заказов; - написание кода на python для получения данных с принтеров через HomeAssistant; - написание кода на python для отправки G-кода через HomeAsstistant на свободный включенный принтер.
Для себя Хочу освоить машинное обучение и неиронные сети. Изучаю язык Python. Владею библиотеками Pandas, geopandas, numpy. Хочу освоить и понять: Sklearn, Xgboost, etc. Необходима основа: теория вероятности, классические алгоритмы машинного обучения и тд
Для себя Ищу репетира по машинному обучению / искусственно интеллекту. Мне необходим специалист , который обучит меня machine learning. Необходимо, чтобы специалист хорошо владел языком программирования Python и библиотеками , которые используются для machine learning. Мне необходимо сделать упор на практическую задачу по ML, которая будет анализировать статистические данные за прошлый период и выдавать прогноз данных на будущее.
Для работы 1) Помочь построить нейронную сеть, состоящую из рекуррентной нейронной сети и полносвязного слоя. 2) Обучить эту сеть, оценить качество обучения и научиться делать предикт. Датасеты есть.
Для работы 1. Реализация автоматизированный системы для получения данных с ZigBee-датчиков, расположенных в помещении фермы, а именно: 2 датчика температуры и влажности воздуха; 2 датчика влажности почвы; 1 датчик содержания СО2 в воздухе; В качестве сервера работы с протоколом ZigBee выступает Raspberry Pi 4 c необходимым интегрированным ПО, таки как HomaAssistant, ZigBee2MQTT, а также другие программы, необходимые для качественной работы системы. Данный стек ПО может меняться в ходе разработки. Для реализации данной задачи будет сделано: - изучена документация HomeAssistant, API HomeAssistant, документация необходимых библиотек на python, документация необходимых аддонов для HomeAssistant, документация ZigBee2MQTT, документаця по работе протокола ZigBee2MQTT и брокера mosquito, а также иная необходимая документация; - реализован API сервер с базой Postgres на VPS; - написан код на python для получения данных с датчиков напрямую или через HomeAssistant; - написан код на pyhton для записи данных с датчиков в базу на VPS. Данные, получаемые с датчиков, будут писаться в базу данных Postgres, расположенную на выделенном заказчиком VPS. Автоматизация отправки данных с датчиков будет выполнена с помощью языка python. На этом же VPS будет реализовано API для предоставления этих данных удалённому серверу. Также будет реализовано API для получения заказа на распечатку детали на 3D-принтере и API, которое предоставляет данные о принтерах, которые в данный момент работают на ферме. 2. Реализация системы, функциями которой является отправка G-кода на принтер Creality K1 MAX при получении нового заказа на VPS сервере, где и реализовано API. Также будет реализовано получение данных с каждого работающего принера и отправка этих данных на VPS. Для реализации данной системы будет сделано: - изучена документация HomeAssistant, API HomeAssistant, документация необходимых библиотек на python, документация необходимых аддонов для HomeAssistant и иная необходимая документация; - перепрошивка принтера Creality K1 MAX, а именно его исходную OS BuildRoot; - установка HomeAssistant на OS Debian, установленную на Raspberry Pi 4 со всеми необходимыми дополнительными программами. Данный стек ПО может меняться в ходе разработки; - написание кода на python для опроса сервера на наличие новых заказов; - написание кода на python для получения данных с принтеров через HomeAssistant; - написание кода на python для отправки G-кода через HomeAsstistant на свободный включенный принтер.
пройти онлайн курс Нужно решить несколько задачек по машинному обучению на платформе онлайн-образования. Темы: Метод главных компонент, Регрессия, Задача классификации: k-NN и наивный байесовский классификатор, Задача классификации: логистическая регрессия. Всего задач 8 штук, прилагается куча пояснений к ним. Мне объяснять ничего не нужно - только решить.
Для себя Консультация и помощь в улучшении качества прогноза моделей (используется для выбора XGB, CatBoost, логистическая регрессия и дерева решений - выбрать одну) для челленджа https://www.kaggle.com/competitions/playground-series-s3e26
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 август 2026 года составляет 114
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 700.48 рублей с занятия. Больше занятий в неделю – выше доход