Репетиторы по машинному обучению в Казани

Решение 2 задач

Решение подобных задач

Набор данных: [Ссылка скрыта]. 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

21 год. Подготовка к экзамену. Пожелания и особенности: Нужна помощь в подготовке к поступлению в ААА (Академия аналитиков Авито). Сливы заданий и темы прикрепила

Решение 2 задач

Решение подобных задач

Набор данных: [Ссылка скрыта]. 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

22 года. Подготовка к экзамену

23 года. Подготовка к экзамену

20 лет. Подготовка к экзамену

Для работы

21 год. Подготовка к экзамену. Пожелания и особенности: Нужна помощь в подготовке к поступлению в ААА (Академия аналитиков Авито). Сливы заданий и темы прикрепила

22 года. Подготовка к экзамену

Программирование на Python, машинное обучение

Хочу пройти курс по машинному обучению с нуля на Python, с использованием PyTorch, работой с NLP и LLM. Планирую взять 50 -100 уроков по 1,5 часа каждый.

Ожидаю детальное обучение нейронным сетям и их применению, а также подробный разбор модулей PyTorch, NumPy, Pandas и AI-агентов. Уроки не должны быть в формате вебинаров и/или self-программирование учителя, а как теория, так и моя практика.

О себе - опыт с репетитором по python 50 часов, опыт по classic ml - 20 часов

Прочитал что Вы аспирант и лектор ряда курсов в МФТИ, гуглил и так нашел ваш профиль

Прошу откликнуться

21 год. Подготовка к экзамену

32 года. Подготовка к собеседованию по ML / помощь с портфолио на GitHub

Здравствуйте! Нужна помощь с портфолио, провести код ревью и подготовиться к собеседованиям на ML Junior

24 года. Для себя

Решить два задания

Одно по теме методы машинного обучения

Второе по теме прогнозирование временных рядов

Ничего объяснять не нужно, просто решить

24 года. Для себя

Сделать два домашних задания по машинному обучению

36 лет. Для себя

20 лет. Для себя

Для себя

Ищу помощи с организацией работы над кандидатской диссертацией в области информационных технологий и наук о Земле (спутниковые данные и машинное обучение; пишу сам).

Так как я только вхожу в академическую отрасль, я ищу кого-то с кандидатской степенью в технических науках, кто уже прошёл этот путь и может помочь советом, подбодрить, обсудить идеи. Идеально, если вы знакомы с Zotero и Obsidian.

Предполагаю, что мы с вами будем встречаться один раз в неделю, обсуждать прогресс и цели.

От вас – степень к.т.н., чувство юмора и требовательность)

Написание части диссертации

Добрый день! У меня есть несколько обученных моделей:

 модель сверточной нейронной сети;

 модель XGBoost

 модель CatBoost

 модель LightGBM

Нужно обучить еще одну модель, как мне сказали использовать какой-то более современный метод, в качестве примера предложили использовать табличные нейронные сети (можно что-то другое).

Датасет вот этот:[Ссылка скрыта]

Магистерской диссертации на тему "Определение мошеннических транзакций при использовании банковских карт"