Разместите свой проект бесплатно и начните получать предложения от фрилансеров-исполнителей уже спустя минуты после публикации!
100 000 ₽

Машинное обучение и Нейросети



Приложения 1

Просмотр приложений доступен только зарегистрированным пользователям.
  1. 1890    18  0   1
     1 день 100 000 ₽

    добрый день, есть опыт в написании различных моделей машинного обучения, в т.ч. нейронных сетей различной сложности. Готов взяться за ваш проект, пишите в лс, обсудим детали

  2.  фрилансер больше не работает на сервисе
  3. 150  
     14 дней 99 000 ₽

    Недавно начал заниматься нейросетями, готов выполнить ваш заказ

  4. 1001    19  1   1
     5 дней 100 000 ₽

    Здравствуйте. Имеется несколько проектов в портфолио, связанных с машинным обучением. Готов обсудить с вами детали проекта.

  • Illia Antipiev
    30 августа 2020 |

    Каждая колонка под номером это один эксперимент? 

    Это все данные, которые есть?

  • Andrey Filimonov — заказчик проекта
    30 августа 2020 |

    Да, каждая колонка это отдельный эксперимент. Его результат это два значения - одно цифровое, другое буквенное.

    Да, почти 2 сотни экспериментов, больше к сожалению пока нет.

    Каждый день проводим минимум один.

  • Сергей Никонов
    31 августа 2020 |

    Доброе утро.

    Данных маловато, есть пропущенные значения и в символьной и в числовой части. Повторяющихся строк в символьной и числовой части нет.

    Задача по имеющимся данным предсказать последующие?


    С уважением, Сергей

  • Andrey Filimonov — заказчик проекта
    31 августа 2020 |

    Пропущенные значения это день без эксперимента.

    Повторяющихся нет и это моя проблема

    Да, необходимо предсказать хотя бы с 51% + вероятностью

  • Sergiy Isakov
    31 августа 2020 |

    Андрей, добрый день

    Если я правильно понимаю, то в результате эксперимента вы получаете 30 значений (15 - символьных и 15 - числовых) и вы хотите по данным этих предыдущих экспериментов предсказать комбинацию из 30 значений для следующего эксперимента

    То, что я посмотрел, ваши значения практически не коррелируют друг с другом, т.е. каждая строка не зависит от других строк

    Поэтому, каждое значение в столбце придется прогнозировать как независимое от других строк, например, с использованием регрессии, но, опять же, какую-то зависимость в строке данных определить с ходу не удается (может мало смотрел 🙂)

    Мне кажется, что если просто случайным образом задавать эти 30 значений, то вы получите результат где-то в районе 50%

    Может быть вы могли бы описать сущность этих 30 параметров, чтобы можно было подобрать какой-то приемлемый метод прогнозирования

    А, может быть у вас есть какой-то датасет исходных данных, на основании обработки которого получаются эти 30 значений. Тогда можно было бы обсудить применение нейросети

    Если будет информация, выкладывайте, подумаем, что вам можно будет предложить

    Сергей


  • Illia Antipiev
    31 августа 2020 |

    случайно 50% может и не получиться 

    одни значения могут иметь большую вероятность появления. 

    в голову приходит биномиальное распределение



    просто ради интереса, что вы думаете о подходе к задаче? 

  • Andrey Filimonov — заказчик проекта
    31 августа 2020 |

    Сергей, 15 датчиков. На каждом две шкалы - одна цифровая, другая буквенная. Тоесть возможно записать результат одним значением, например А8, а не делить его на два различных значения как А и 8. Проблема в том что мне не подходит вероятность ниже 50% для поиска и исключения факторов влияющих на результат эксперимента. Может быть стоит пробовать считать какое-то среднее число для каждого эксперимента, например для опыта номер 1 это сумма показателей цифровой шкалы/кол-во датчиков = 45/15=3 среднее значение для каждого датчика и так далее для каждого эксперимента. Я честно не знаю и поэтому назначил такую цену и обратился за помощью к специалистам.

  • Andrey Filimonov — заказчик проекта
    31 августа 2020 |

    Сергей, 15 датчиков. На каждом две шкалы - одна цифровая, другая буквенная. Тоесть возможно записать результат одним значением, например А8, а не делить его на два различных значения как А и 8. Проблема в том что мне не подходит вероятность ниже 50% для поиска и исключения факторов влияющих на результат эксперимента. Может быть стоит пробовать считать какое-то среднее число для каждого эксперимента, например для опыта номер 1 это сумма показателей цифровой шкалы/кол-во датчиков = 45/15=3 среднее значение для каждого датчика и так далее для каждого эксперимента. Я честно не знаю и поэтому назначил такую цену и обратился за помощью к специалистам.

  • Sergiy Isakov
    31 августа 2020 |

    а, вы можете подробно описать сам эксперимент?

    что является результатом?

    что измеряют датчики?

    есть ли какой-то критерий - удачный эксперимент или не удачный?

    или что-то в этом роде

    датчики показывают какие-то значения в ответ на какое-то действие или бездействие

    может быть нужно не предсказывать показания датчиков, а прогнозировать какой-то значимый результат?



Заказчик
Andrey Filimonov
Россия Россия
Проект опубликован
4 месяца 26 дней назад
75 просмотров