Создание LSTM RNN моделей для анализа данных

Поручите это дело специалистам Workzilla: быстрый поиск, надежный результат!

Найти исполнителяБесплатно и быстро
  • 16 лет

    помогаем решать
    ваши задачи

  • 829 тыс.

    исполнителей готовы
    помочь вам

  • 4.4 млн.

    заданий уже успешно
    выполнены

  • 35 секунд

    до первого отклика на
    ваше задание

  • 16 лет

    помогаем решать ваши задачи

  • 829 000

    исполнителей готовы помочь

  • 4 400 000

    заданий уже выполнены

  • 35 секунд

    до первого отклика

Как это работает?

  • 1
    Создайте задание
    Создайте задание
    Опишите, что нужно сделать, укажите сроки и стоимость
  • 2
    Находим за 2 минуты
    Находим за 2 минуты
    Подбираем лучших исполнителей для вашего задания, вы выбираете одного
  • 3
    Платите за готовое
    Платите за готовое
    Оплачиваете, 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 специалисты
    Все активные исполнители проходят идентификацию по паспорту
  • Готовы к работе 24/7
    Тысячи профессионалов онлайн и готовы взяться за вашу задачу немедленно
  • Решение для всех задач
    Любые запросы и бюджеты — у нас есть специалисты для каждой цели

Примеры заданий

Анализ данных для классификации KNN

1200

Цель: 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

До 16:00 сделать задание

1000

Здравствуйте!! До 16:00 нужно сделать задание По данной расчетно-аналитической работе сделать таблицы в excel с формулами Оформи в таблице расчеты по этой работе: Горизонтальный анализ Вертикальный анализ Двухфакторный анализ по модели Дюпон Трехфакторный анализ по модели Дюпон Пятифакторный анализ по модели Дюпон

Natalya Shirshova

Создать задание
  • 6 советов экспертов по созданию LSTM RNN моделей для анализа данных

    Работа с LSTM RNN моделями для анализа данных может быть сложной и захватывающей. Учитывая особенности их структуры, эксперты рекомендуют придерживаться определенных правил, чтобы получить максимальную точность и эффективность.

    Первый совет — тщательно подбирайте размер окна и шаг для LSTM модели. Это позволит оптимизировать процесс обучения и улучшить результаты анализа данных.

    Второе важное правило — подготовьте данные перед обучением модели. Чистота и структурированность информации существенно влияют на качество прогнозов и выводов.

    Не забывайте о регуляризации и выборе оптимальных гиперпараметров для вашей LSTM RNN модели. Это позволит избежать переобучения и получить более стабильные результаты.

    Еще один совет от экспертов — проводите тщательный анализ различных архитектур LSTM RNN моделей перед выбором оптимальной для конкретной задачи.

    Кроме того, рекомендуется использовать техники аугментации данных для улучшения обобщающей способности модели и уменьшения возможной ошибки.

    Наконец, не забывайте о постобработке результатов и анализе метрик качества модели. Это поможет вам понять, насколько точно ваша модель предсказывает результаты.

    И помните, если вам сложно выполнить все эти рекомендации самостоятельно, обратитесь к профессионалам на платформе Workzilla. Здесь вы найдете опытных специалистов, готовых помочь вам создать и оптимизировать LSTM RNN модели для анализа данных.

  • Избегайте ошибок при заказе LSTM RNN моделей: советы от экспертов

    Создание LSTM RNN моделей для анализа данных – это важный и сложный процесс, который требует высокой квалификации и опыта. Ошибки при заказе подобных моделей могут привести к серьезным последствиям, таким как неверный анализ данных, недостоверные прогнозы и потеря денег.

    Эксперты нашей платформы знают, как избежать этих ошибок и предоставить вам качественные LSTM RNN модели для анализа данных. Вот несколько советов, которые помогут вам сделать правильный выбор:

    1. Обратите внимание на опыт специалиста. Убедитесь, что у вас есть дело с профессионалом, который имеет опыт работы с LSTM RNN моделями и может гарантировать их качество.

    2. Подробно обсудите свои потребности и цели. Чем больше информации вы предоставите о своем проекте, тем более точную модель смогут создать эксперты.

    3. Просите образцы работ. Посмотрите на примеры LSTM RNN моделей, созданных специалистами, чтобы убедиться в их профессионализме и качестве работы.

    4. Не стесняйтесь задавать вопросы. Чем больше информации вы получите о процессе создания модели, тем увереннее будете в своем выборе.

    И помните, что воспользовавшись услугами платформы Workzilla, вы получите доступ к опытным специалистам, готовым помочь вам создать LSTM RNN модели для анализа данных без лишних заморочек и ошибок. Не рискуйте своими данными – доверьтесь профессионалам!

  • Эффективный анализ данных с помощью LSTM RNN моделей: решение для бизнеса

    Вы когда-нибудь задумывались, как можно эффективно анализировать огромные объемы данных, чтобы выявить скрытые закономерности и прогнозировать будущие тенденции? Создание LSTM RNN моделей для анализа данных может стать решением для вашего бизнеса.

    Эти сложные аббревиатуры скрывают за собой мощные инструменты искусственного интеллекта, способные проникнуть в глубины вашей информации и извлечь из нее ценные выводы. LSTM (Long Short-Term Memory) и RNN

  • Какие дополнительные данные нужны для создания LSTM RNN модели?

  • Как оценить качество анализа данных, выполненного с помощью LSTM RNN модели?

  • Как проверить компетентность исполнителя LSTM RNN моделей?

Создать задание

Зарабатывай на любимых задачах!

Стать исполнителем

Категории заданий

Разработка и ITЛичный помощникРеклама и соцсетиДизайнАудио и видеоТексты и перевод