Для себя Хочу поговорить со специалистом ML и DL, чтобы лучше понять, что дело данные специалисты и хочу ли я развиваться в данной сфере. Конкретно: у меня есть программа магистратуры ВШЭ, хочется понять зачем нужны те или иные предметы, как эти технологии применяются на практике. Возможно, буду потом обращаться как к репетитору также.
Для диплома Нужно сделать заказ на дообучение и сравнение полученных LLM. Тема: Генерация ответов для письменной части международных экзаменов по английскому языку. Т.е. примерно на такие вопросы https://www.ielts.org/-/media/pdfs/writing-sample-tests/academic-writing-sample-task-2a.ashx https://www.ielts.org/-/media/pdfs/writing-sample-tests/academic-writing-sample-task-2b.ashx Пока план был с huggingface взять предобученные модельки, сравнить их (может без дообучения и нет смысла сравнивать). Потом дообучить на чем-то похожем. Например, нашел такой датасет (U.S students in grades 6-12) на 37k строк- https://www.kaggle.com/competitions/feedback-prize-effectiveness/data?select=train.csv. Ну и потом сравнить их. Можно что-то и сложнее. По моделям интересно выглядят LLaMA, alpaca, dolly
Для себя Task is about phrase-structure syntax, formal semantics and parsers for them. The materials can be found in chapters 17 and 19 of Jurafsky & Martin's book and in chapter 8 to 10 of NLTK book. Assaignment 1. Collect the probabilistic grammar from Penn treebank corpus (nltk.corpus.treebank) using nltk.Tree.productions() and nltk.induce_pcfg(). Save the grammar to a file. Create a parser based on the grammar and try to parse some English sentences with it. If the parser fails because of missing words in the vocabulary, replace the words in the sentence with similar words of the same category. After that - does the parser create reasonably correct trees? 2. Write a function that generates a random sentence based on a given probabilistic grammar. You can use grammar.start() to identify the starting symbol of the grammar (normally S) and grammar.productions(lhs) to get all the productions with the same left hand side (lhs). Production.prob() method will give you the probability. Generate some sentences from the grammar collected in the previous task. Do they look reasonably grammatical? Based on your experiments with the grammar in tasks 1 and 2 - what are the strong and weak points of the collected grammar? 3. For the following discourse create a grammar which translates the sentences into predicate logic. Manually create a model to check the truth of the resulting formulas. A black kitten saw a mouse. The kitten rushed after it. The mouse jumped into a jar [of flour]. The kitten followed it. The mouse ran away. A white kitten got out of the jar. You can omit the part in the square brackets if there is a problem with it. Treat the article 'the' as the quantifier 'exists unique'. The lambda expression for it would be \P Q.exists x.((P(x) & Q(x)) & all y.(P(y) -> (x = y))). If there is a problem with the pronoun 'it', you can replace it with the noun phrase 'the mouse' directly in the text and process the modified discourse. Take the following grammar as an example: nltk.data.show_cfg('grammars/book_grammars/discourse.fcfg')
Для себя Делать дз со мной, объяснять почему так а не так. Знания математики школьные хорошие, а университетские слабые, так что могу задавать глупые вопросы ;)
Для школьного проекта Есть программа которая собирает данные для обучения сети. Что из себя представляют данные: Данные от десятка датчиков нескольких видов. Фиксируют положение тела в пространстве и биометрию. Нужно обучить распознавать правильно/неправильно выполняется упражнение и давать рекомендации. Надо выбрать вид сети, реализацию. Подкорректировать формат подготовленных данных. Обучить работе с библиотекой и консультировать при создании приложения. Пока рассматриваем TensorFlow, но не обязательно. Программа написана на Swift, но обработка данных может быть внешней, но язык реализации c++ или python. Предпочтительнее с++
Для себя Необходимо помочь запустить NER модель библиотеки DeepPavlov: настроить конфигурацию модели и реализовать несколько операций над результатом ее работы на языке Python.
Для себя Помощь в разборе статьи https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Esser_Taming_Transformers_for_High-Resolution_Image_Synthesis_CVPR_2021_paper.pdf
Для работы Нужно подготовить 1-2 примера из красивых публичных Dataset (Солаб и т.п.) ML моделей в пространстве AI ML Space (Sbercloud) для руководства для обзора возможностей по работе со Sbercloud. Чем проще - тем лучше. Доступ и баланс есть. Dataset предлагайте любые готовые. Визуализацию, дополнительно нужно бросить на встроенные MLFlow и TensorFlow дашборды (встроенные в ML Space). Обновить\поучить знаниям по ML, пройтись по выбранным Dataset и пояснить моменты работы кода. Оценить + и – текущей реализации ML Space (Sbercloud) по наполнению по сравнению с другими лидерами по рынку.
Для работы Меня интересует устные пояснения по коду: 1 - подготовка своих личных датасетов 2 - построение модели 3 - отладка или настройка модели 4 - вывод результата в консоль 5 сохранение модели для дальнейшего использования в других пректах. Цену можно обговорить
Для работы #### KERAS #### Меня интересует устные пояснения по коду: 1 - подготовка своих личных датасетов 2 - построение модели 3 - отладка или настройка модели 4 - вывод результата в консоль 5 сохранение модели для дальнейшего использования в других пректах.
Проектная работа Помощь в разработке учебного проекта - направленного на использование нейросети с применением Physics Informed Neural Networks для предсказания течений. (Нужна помощь не в физике, а именно в NN)
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 Необходимо решить 2 задачи: 1. Задача о прогнозе снятия наличных в банкомате: https://www.kaggle.com/competitions/alfamipt-2023-atm-cash-prediction 2. Задача о кредитном скоринге на основе кредитной истории: https://www.kaggle.com/competitions/alfa-bank-pd-credit-history/overview Метрика качества алгоритма описана в разделе Description -> Evaluation
Для работы Мы сервис по ценообразованию квартир. Нам необходимо на нашем сервере разместить машинное обучение, которое на наших данных по изменению цен, будет сигнализировать об изменении цены. То есть у нас уже есть история изменения цен в зависимости от спроса, нам нужно чтобы это разместилось на сервере
Для работы Мы сервис по ценообразованию квартир. Нам необходимо на нашем сервере разместить машинное обучение, которое на наших данных по изменению цен, будет сигнализировать об изменении цены. То есть у нас уже есть история изменения цен в зависимости от спроса, нам нужно чтобы это разместилось на сервере
. Мне нужна помощь с реализацией генеративно-состязательной сети (GAN) .За вознаграждение . У меня уже есть часть кода ,нужно помочь довести дело до конца и ответить на мои вопросы ,если возникнут . Если предложение интересно ,могу рассказать подробности
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 Задача по машинному обучению. Необходимо разработать программу с интерфейсом, реализующую алгоритм RS1, который основан на теории приближенных множеств (Rough set theory). Сеты для работы нужно брать исключительно с репозитория UCI Machine Learning Repository. Что должна включать в себя программа: 1) Естественно, уметь работать с датасетом с расширением .data (Например Iris.data, Monk-1.data, Monk-3.data) (Нужно будет всего 3-4 датасета, среди которых будет один маленький, тестовый и 2-3 из репозитория UCI Machine Learning. Я понимаю, что все датасеты разные, с разными данными и их разметкой и реализовать универсальную программу, которая будет работать абсолютно со всеми сетами - новозможно. Поэтому, можно реализовать это все как отдельные программы, которые будут работать с конкретными датасетами) 2) После запуска алгоритма вывод построенной системы продукционных правил для верхнего и нижнего приближения по типу "If...Then..." 3) Вывод точности аппроксимации (Что просто равно количество правил для нижнего приближения, делить на количество правил для верхнего приближения) 4) Возможность сохранения полученных результатов в файл Что должен включать в себя интерфейс: 1) Кнопка загрузки датасета 2) Кнопка запуска алгоритма 3) Окно вывода полученных результатов после запуска 4) Кнопка сохранения полученных результатов в файл (например, с расширением .txt) Исполнителю так же вышлю краткую теорию по данному алгоритму и скриншоты примерной работы алгоритма. Цена договорная.
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 108
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