Разработка разметки данных для машинного обучения
Поручите это дело специалистам Workzilla: быстрый поиск, надежный результат!
16 лет
помогаем решать
ваши задачи818 тыс.
исполнителей готовы
помочь вам4.3 млн.
заданий уже успешно
выполнены35 секунд
до первого отклика на
ваше задание
16 лет
помогаем решать ваши задачи
818 000
исполнителей готовы помочь
4 300 000
заданий уже выполнены
35 секунд
до первого отклика
Как это работает?
- 1Создайте заданиеСоздайте заданиеОпишите, что нужно сделать, укажите сроки и стоимость
- 2Находим за 2 минутыНаходим за 2 минутыПодбираем лучших исполнителей для вашего задания, вы выбираете одного
- 3Платите за готовоеПлатите за готовоеОплачиваете, только если вы довольны результатом
Чем мы лучше остальных?
Искусственный интеллект
Умный подбор исполнителей: нейросеть подберёт лучших для вашего проекта!
ИИ подбирает лучших исполнителей
Защищенные платежи
Ваш платеж будет переведен исполнителю только после подтверждения работы
Платёж только после подтверждения
Гарантия возврата
Вы всегда сможете вернуть свои деньги, если результат работы вас не устроит
Гарантия возврата, если результат не устроит
Наши преимущества
- Проверенные специалистыВсе активные исполнители проходят идентификацию по паспорту
- Готовы к работе 24/7Тысячи профессионалов онлайн и готовы взяться за вашу задачу немедленно
- Решение для всех задачЛюбые запросы и бюджеты — у нас есть специалисты для каждой цели
Примеры заданий
Анализ данных для классификации KNN
1200Цель: провести дополнительный анализ данных перед машинным обучением. Решить задачу классификации с помощью машинного обучения. Ход работы: 1. Сделать копию блокнота лабораторной работы 1. 2. Поменять название на Лабораторная работа 2. 3. После метода info() добавить текстовую строку с указанием признаков, в которых есть пропущенные значения и их тип (числовые данные или категориальные данные) 4. Заполнить пропущенные значения, используя стратегии для числовых и категориальных данных соответственно 5. Вывести результат с помощью info() 6. Вывести уникальные значения каждого категориального признака 7. Заменить категориальные признаки на числовые с помощью кодирования Label Encoder 8. Вывести датасет с помощью head() 9. Удалить все столбцы с категориальными значениями 10. По полученному датасету провести описательную статистику и построить корреляционную матрицу. В текстовой строке сделать вывод: 1) появились ли новые сильные взаимосвязи в данных после перевода всех значений в числовые; 2) оценить разницу масштаба данных по средним значениям 11. В текстовом поле ответить на вопрос: какие задачи можно решить на этих данных с помощью машинного обучения с учителем. Сформулировать 3 задачи. 12. Сделать заголовок в текстовом поле «Решение задачи классификации пингвинов по их виду» 13. Ответить в текстовом поле на вопросы: 1) какой признак будет целевым для решения данной задачи? 2) что такое обучающая и тестовая выборки? 14. Записать целевой признак в y, а датасет без целевого признака в x. 15. Разбить выборку на тестовую и обучающую, предварительно подключив соответствующую библиотеку. 16. Создать модель по алгоритму ближайших соседей (KNN). 17. Обучить модель на обучающей выборке. 18. Обученную модель протестировать на тестовой выборке. 19. Выполнить расчет точности. 20. Создать модель с другим числом соседей (n_neighbors= ). 21. Выполнить расчет точности. 22. Написать вывод в тестовой строке. 23. Запустить цикл по числу соседей и выбрать модель с лучшей точностью. 24 Сделать вывод. 25. По-возможности визуализировать полученный результат. 26. Стандартизировать обучающие выборки X_train, X_test. 27. Проверить полученный результат (вывести полученные X_train, X_test) 28. Создать модель с помощью алгоритма KNN, выбрав лучшее число соседей. 29. Подсчитать точность, сделать вывод об эффективности (не эффективности) стандартизации.
Сергей Ковтуненко
Лабораторная работа по информатике
440Выполнить лабораторную работу по информатике «Автобиография»,выполняется в текстовом процессоре Ms Word. Все подробности работа прикреплены в файле. Автобиографию пишите любую хоть чью, потом сами изменим данные на свои
Фируз Джабборов
5 советов для успешного заказа разработки разметки данных для машинного обучения
Хотите оценить успех своего проекта машинного обучения? Тогда вам необходима качественная разметка данных. Но как заказать разработку такой разметки, чтобы быть уверенным в её эффективности? Workzilla предлагает вам 5 ценных советов, которые помогут сделать заказ максимально успешным.
1. Определите цели вашего проекта четко и понятно. Чем конкретнее вы сформулируете задачи разработки разметки данных для машинного обучения, тем вероятнее вы получите идеальный результат.
2. Не стесняйтесь обсуждать детали с исполнителем. Чем больше информации вы предоставите о своих требованиях и предпочтениях, тем более персонализированный и точный результат вы получите.
3. Имейте четкий план действий. Разбейте заказ на этапы, определите сроки и контрольные точки. Так вы сможете следить за ходом работ и вносить коррективы при необходимости.
4. Не забывайте про качество данных. Чем более точная разметка будет создана, тем выше качество обучения вашей модели машинного обучения.
5. Используйте платформу Workzilla для поиска проверенных специалистов в области разработки разметки данных. На платформе вы найдете опытных исполнителей, которые помогут вам реализовать ваш проект наилучшим образом.
Следуя этим 5 советам, вы сможете успешно заказать разработку разметки данных для машинного обучения и добиться отличных результатов в своем проекте. Не откладывайте процесс разработки на потом – начните прямо сейчас!Как избежать ошибок при заказе разметки данных для машинного обучения: советы экспертов
Сегодня мы поговорим о том, как избежать ошибок при заказе разметки данных для машинного обучения. Это важная составляющая работы с данными, которая влияет на качество и эффективность алгоритмов машинного обучения. При неправильном подходе можно столкнуться с проблемами, которые затормозят весь процесс и ухудшат результаты.
Во-первых, необходимо тщательно подходить к выбору исполнителя. Эксперты по разметке данных для машинного обучения должны обладать не только техническими навыками, но и пониманием специфики вашей задачи. Правильно размеченные данные являются ключом к успеху вашего проекта, поэтому не стоит экономить на качестве исполнения.
Кроме того, важно четко сформулировать требования к разметке данных. Чем точнее и детальнее будет задание для исполнителя, тем меньше вероятность недопонимания и ошибок. Уделите время на подготовку к заказу, это сэкономит вам много нервов и времени в будущем.
Не забывайте о качественном контроле выполненной работы. Проверяйте данные на соответствие заданным критериям и корректируйте, если что-то не устраивает. Регулярный мониторинг качества разметки поможет избежать неприятных сюрпризов в дальнейшем.
И помните, что на платформе Workzilla вы можете найти опытных специалистов по разметке данных для машинного обучения. Доверьте эту задачу профессионалам и получите отличный результат без лишних хлопот.Исследуете мир данных? Разработаем для вас идеальную разметку!
Начнем с того, что мир данных - это как огромный лабиринт, в котором легко потеряться без правильного проводника. Именно поэтому мы, эксперты в области разработки разметки данных для машинного обучения, готовы предложить вам свои услуги.
Представьте себе, что вы исследователь, погруженный в глубины информационного океана, где каждый бит данных имеет свое значение. Но как распознать и систематизировать этот поток информации? Здесь на помощь приходит наша команда профессионалов, способных создать идеальную разметку данных, которая станет основой для вашего успешного машинного обучения.
Мы знаем, что правильная разметка данных - это ключ к точным и эффективным моделям машинного обучения. Именно поэтому мы используем передовые методы и технологии, чтобы обеспечить вам самое качественное решение для ваших потребностей.
Если вы готовы исследовать мир данных вместе с нами, не стесняйтесь обратиться к нам. Мы поможем вам создать идеальную разметку данных, которая откроет перед вами новые горизонты возможностей в машинном обучении.
Не забывайте, что правильная разметка данных - это вложение в успешное будущее вашего проекта. Доверьтесь профессионалам и обратитесь к Workzilla для разработки разметки данных, которая подарит вам надежность и уверенность в каждом шаге вашего исследования.
В чём заключается услуга разработки разметки данных для машинного обучения?
Какие критерии важны при проверке разметки данных для машинного обучения?
Как правильно подготовить данные перед разработкой разметки для машинного обучения?
Отзывы наших пользователей
Workzilla — мой облачный офис с сотрудниками. Я владею юридическим сайтом «Автозаконы» и бывает, что нужны исполнители на конкретную задачу. В штат нет смысла брать человека, а найти на Workzilla — самое то. В отличие от других сервисов, здесь время на поиск исполнителя тратит сервис, а не вы.
Не представляю свою работу без Workzilla. Я пользуюсь этой платформой, чтобы найти исполнителей и на личные задачи, и на рабочие. Здесь можно найти исполнителя практически на любую задачу. Это очень экономит время. Что немаловажно, если работа выполнена плохо, Workzilla вернёт деньги.
Мы недавно открыли «Додо Пицца» в Калифорнии. И нам требовалось в срочном порядке к утру отредактировать дизайн для листовок. Время в Калифорнии с Москвой различается на 12 часов, и наши дизайнеры уже спали. За пару часов мы решили эту задачу с помощью сервиса Work-zilla.cоm. Благодарим за услуги!
Из всех опробованных сервисов я остановила выбор на Workzilla. Сайт очень понятный и легкий. Здесь можно получить помощь по любому вопросу и за очень приемлемую цену. Когда размещаешь задание, на него сразу откликается много исполнителей, просмотрев отзывы можно выбрать того, кто тебе по душе.
Я уже давно пользуюсь сервисом Workzilla, на моём счету почти 200 заказов. Очень удобно, когда нужно сделать какую-либо работу, но нет времени. Этот сервис даже удобнее, чем держать постоянных сотрудников. На сервисе я почти всегда нахожу людей с нужным опытом и навыками за умеренную оплату.
На Workzilla легко начать зарабатывать без опыта, портфолио и специальных профессиональных знаний. Преимуществом для меня стала безопасная сделка, т.е. заказчик не сможет не заплатить вам за выполненную качественно и в срок работу. Стоимость регистрации невысокая, ее можно быстро отбить.
Для исполнителя Workzilla очень понятна и удобна. Моя работа началась с самых простых заданий, такие как отзывы на Яндекс и Google, создание email-адресов, презентаций. Самая интересная работа была связана с посещением кинотеатра для просмотра фильма и написания отзыва на сайте заказчика.
Работаю в Воркзилле совсем недавно. Сайт хороший и здесь можно неплохо зарабатывать. Заданий очень много, стоимость от 100₽ так что за месяц можно заработать минимум 10000₽ даже новичку. Советую тем кто хочет зарабатывать в интернете или кому нужна подработка к основной работе.
После несложной регистрации и тестов вы найдете задания вам по душе: написание текстов, создание сайтов, дизайн, реклама и IT, интернет-маркетинг. Со многими поручениями справится даже школьник. Это отличный способ набраться опыта и зарабатывать от 40-50 тысяч в месяц! Рекомендую👍
Хороший сайт. Простой и интуитивно понятный интерфейс. Оплата чёткая, комиссия сайта приемлемая. Можно начинать с самых простых заданий и учиться более сложным вещам. Быстрая оплата и живые деньги являются хорошим стимулом для саморазвития. Разработчикам респект за прекрасную платформу. 👍
