Обучение созданию нейросетей онлайн

Для работы Нужна нейросеть, которая делает рилсыещё

41 год. Для себя Научить общацатся с chatgptещё

18 лет. Для себя Научить создавать нейронные сетиещё

20 лет. Подготовка к экзаменуещё

37 лет. Создать аватара и обучить использовать нейросеть для создания рилсов Помочь создать Аватар и обучить использованию нейросети для создания Рилсов и контентаещё

19 лет. Для себя Выполнение практических работ по сетямещё

Для работы Обучить работе с современными нейросетями, gpt не интересно Нужно овладеть написанием статей, составлением презентаций, дизайном и обработкой фото составлением музыки и тдещё

18 лет. Для себя Помочь реализовать нейронную сеть с нуляещё

26 лет. Для себя Разобраться в настройкахещё

Цель занятия: Нуждаюсь в помощи по курсовой работе. Идея такая у меня есть программа в которой реализован алгоритм работы нейронной сети FaceNet которая инициализирует людей из определённого списка. Код написан на питоне. Мне нужно реализовать такой же алгоритм на C++ . Сможете помочь с данной работой?ещё

22 года. Подготовка к экзамену. Нужна помощь в решении лабораторных работ,нужно помочь разобраться в решенииещё

Цель занятия: Научиться делать верные запросы для генерации желаемых картинокещё

Цель занятия: Здравствуйте. Ищем репетитора, учителя, преподавателя по нейросетям. Нужна помощь в поэтапном обьяснении условий задания , в обьяснении сути данной темы лаб.раб.Вова Второй Билайн: Для седьмой лабораторной нужен репетитор по нейросетям, знание Scikit-Learn Задание 1. Отладьте код и выполните примеры, которые приведены в лекции «Использование библиотеки Scikit-Learn для обучения нейронных сетей»: 1.1. Задача регрессии по случайным точкам на подъеме синусоиды 1.2. Задача классификации с помощью методов predict, decision_function, predict_proba 1.3. Задача кластеризации методом k-means случайно сгенерированных кластеров 1.4. Задача классификации с помощью нейронной сети и класса MLPClassifier Задание 2. Отладьте код и выполните примеры, которые приведены в этом руководстве: 2.1. С помощью pairplot выведите все попарные графики из датасета Iris. 2.2. Пример применения линейно регрессии для случайных чисел, расположенных вдоль какой-то кривой/линии. 2.3. Пример использования наивного Байесова классификатора. 2.4. Пример использования метода главных компонент (PCA). 2.5. Пример загрузки, визуализации и снижения размерности для распознавания цифр. 2.6. Пример классификации цифр. Задание 3. Загрузите блокнот «Кластеризация_Scikit_Learn.ipynb» и сделайте его копию. Выполните все задания в нем. Ниже приводится содержание блокнота. Кластеризация_Scikit_Learn In [1]: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns In [2]: url = "[Ссылка скрыта]/" In [30]: # используем датасет с цветами ириса и проанализируем связь "чашелистики-лепестки" (sepal-petal) df = pd.read_csv(url + 'iris.csv') In [31]: df.head() #длина и ширина чашелистика и лепестка Out[31]: sepal_length sepal_width petal_length petal_width species 0 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 1 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 2 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 3 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 4 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa In [35]: df.plot.scatter(x='sepal_length', y='petal_length', title='Цветы Ирис'); In [7]: X = df.drop('species', axis=1).values In [8]: from sklearn.cluster import KMeans In [38]: k=2 #количество кластеров model = KMeans(k) model.fit(X) Out[38]: KMeans(n_clusters=2) In [39]: centers = model.cluster_centers_ centers Out[39]: array([[6.30103093, 2.[Телефон скрыт].95876289, 1.69587629], [Телефон скрыт].36981132, 1.56037736, 0.29056604]]) In [43]: plt.scatter(df['sepal_length'], df['petal_length'], c=model.labels_) plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 2], marker='o', c='r', s=100) plt.xlabel('sepal_length') plt.ylabel('petal_length'); print ('Инерция =',model.inertia_) Инерция = 152.3479517603579 3.1. Метод локтя Каково оптимальное количество кластеров в этом наборе данных? Один из способов найти его - использовать Метод локтя), который отображает сумму квадратных расстояний от ближайшего центра кластера в зависимости от количества кластеров. Эта величина называется "инерцией" и сохраняется в переменной model.inertia_. По мере увеличения числа кластеров общая инерция будет уменьшаться, поскольку центров кластеров будет больше, и, следовательно, каждая точка будет ближе к одному такому центру. Однако в какой-то момент добавление большего количества центров кластеров перестанет приводить к резкому снижению инерции, она начнет снижаться плавно и не резко. Это и есть условный "локоть". Ваша задача - найти "локоть" и визуализировать график зависимости инерции (вретикальная ось y) от количества кластеров (горизонтальная ось x). План выполнения задания (напишите код): • Повторите модель для разного количества кластеров: k от 1 до 10 • для каждого k подгоните модель `KMeans" к данным и найдите инерцию • Постройте график model.inertia_ как функцию от количества кластеров k Идеальное количество кластеров находится в "локте" кривой. Отметьте это место. Пример результата визуализауции "локтя" In [ ]: #Расположите Ваш код тут 3.2. Оценка силуэта Другим методом оценки качества кластеризации при отсутствии меток является оценка силуэта. Давайте рассмотрим, как изменяется показатель silhouette_score в зависимости от количества кластеров k. • Выполните итерацию по k от 2 до 10. • Для каждого k подгоните модель KMeans к данным. • -Оцените результаты с помощью silhouette_score. • Выведите график silhouette_score как функцию от k. • Постройте кластеры для каждого значения k. Для выполнения этой задачи можно определить вспомогательную функцию: In [46]: def plot_clusters(model, centers=None): pass #ВАШ КОД ЗДЕСЬ. Используйте код построения графика из прошлой задачи. In [36]: from sklearn.metrics import silhouette_score #ВАШ КОД ЗДЕСЬ. 3.3. Метод кластеризации DBSCAN 1. Изучите еще один метод кластеризации DBSCAN на основе фрагмета кода ниже: import numpy as np from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn import metrics db = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=10).fit(X) labels = db.labels_ # Number of clusters in labels, ignoring noise if present. n_clusters_ = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0) n_noise_ = list(labels).count(-1) print('Estimated number of clusters: %d' % n_clusters_) print('Estimated number of noise points: %d' % n_noise_) 2. Измените в предыдущей задаче метод кластеризации на DBSCAN и подгоните модель для различных значений eps - это максимальное расстояние между двумя точками(образцами), чтобы один из них рассматривался как находящийся по соседству с другим. Важно: это не максимальная граница расстояний между точками внутри кластера. Это наиболее важный параметр DBSCAN, который следует выбрать соответствующим образом для вашего набора данных и функции расстояния. Второй параметр - min_samples - минимальное количество точек, необходимое для формирования плотной области. 3. Вычислите silhouette_score и для каждого значения определите, сколько кластеров было найдено. 4. Постройте график silhouette_score в зависимости от eps. In [45]: from sklearn.cluster import DBSCANещё

Для себя Рассказать о возможностях использования и логике работы chatGPT, показать на практике, как что работает и как корректно описывать задачи/повышать эффективность взаимодействия . Рассказать/показать и дать максимально широкий список еще AI инструментов, которые можно эффективно использовать в работе сейчас (обработка данных, бреинштормы, виртуальный ассистент, работа с текстами и аудио и тп)ещё

Для работы Обучение созданию видео аватара для соц сетей на подобных программах [Ссылка скрыта]ещё

Для работы Нужна нейросеть, которая делает рилсыещё

41 год. Для себя Научить общацатся с chatgptещё

26 лет. Для себя Разобраться в настройкахещё